CN107436944A - 一种视频搜索的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种视频搜索的方法和系统，所述方法包括以下步骤：终端的第二通信单元上传图像信息至服务器后，服务器的人像识别单元提取图像信息中的人像信息，标识信息确定单元根据所述人像信息确定人物标识信息；视频搜索单元根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据；搜索结果展示单元将视频搜索单元搜索到的结果予以展示。通过提炼出待搜索图片中的人像信息，再根据人像信息确定标识信息，再以标识信息进行检索的方式，相较于以图搜图的方式，以图搜视频方式将搜索范围延伸到视频介质，增加一种搜索视角。有效增强了用户的感官体验。

Description

一种视频搜索的方法和系统

技术领域

本发明涉及视频搜索领域，特别涉及一种视频搜索的方法和装置。

背景技术

视频摘要，是指以自动或者半自动的方式，通过分析视频的结构和内容存在的时空冗余，从原始视频中提取有意义的片段，将它们以某种特点的方式重新组合成紧凑的、能够充分表现视频语义内容的浓缩视频。视频摘要在视频分析和基于内容的视频检索中扮演着重要角色。

目前，主流的视频搜索方法是根据视频的标题或简介中的文字进行搜索，这种方法非常简单实用，但是其要求输入的视频标题或简介非常准确，否则搜索质量将大打则扣。另外，这种搜索方法对模糊搜索的效果较差。

此外，还有些视频搜索方法不再以文本搜索为基础，而是以视频图像、音频指纹、视频摘要为基础进行搜索，将输入的视频图像、音频指纹、视频摘要与数据库中预设的视频图像、音频指纹、视频摘要进行匹配。这种搜索方式运算量大、效率低下，且用户操作复杂，不利于大规模推广。

发明内容

为此，需要提供一种视频搜索的技术方案，用以解决目前的视频搜索过程中存在的搜索质量差、搜索效率低、用户操作复杂等问题。

为实现上述目的，发明人提供了一种视频搜索的系统，所述系统包括终端和服务器；所述服务器包括第一通信单元、人像识别单元、标识信息确定单元、视频流数据库、视频搜索单元、搜索结果展示单元；所述终端包括第二通信单元；

所述第二通信单元用于上传图像信息，所述第一通信单元用于接收图像信息；

所述人像识别单元用于提取图像信息中的人像信息，所述标识信息确定单元用于根据所述人像信息确定人物标识信息；

所述视频搜索单元用于根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据；

所述搜索结果展示单元用于将视频搜索单元搜索到的结果予以展示。

进一步地，所述服务器还包括视频编辑单元，所述视频编辑单元包括关键帧提取模块和人物标识信息存储模块；

所述第二通信单元用于上传视频流数据，所述第一通信单元还用于接收视频流数据；

所述关键帧提取模块用于提取视频流数据对应的关键帧图像数据；

所述人像识别单元用于提取关键帧图像数据中的人像信息，所述标识信息确定单元用于根据关键帧图像数据中的人像信息确定人物标识信息；

所述人物标识信息存储模块用于将视频流数据与人物标识信息对应存储于视频流数据库中。

进一步地，人像识别单元识别出的人像信息的数量为多个，所述视频编辑单元还包括人像次数统计模块和人像信息确定模块；

所述人像次数统计模块用于对人像识别单元识别出的各个人像信息的次数进行统计；

所述人像信息确定模块用于确定识别次数出现最多的N个人像信息，得到N个最终人像信息，N为预设值；

所述“标识信息确定单元用于根据所述人像信息确定人物标识信息”包括：标识信息确定单元用于根据所述最终人像信息确定其对应的人物标识信息。

进一步地，所述人物标识信息包括人物名称信息、关键帧图像数据在视频流数据中的时间信息以及关键帧图像数据的缩略图。

进一步地，所述视频编辑单元还包括冗余压缩模块，所述冗余压缩模块用于对人物标识信息的冗余存储空间进行压缩处理，人物标识信息存储模块用于将视频流数据与经过冗余压缩后的人物标识信息对应存储于视频流数据库中。

进一步地，“视频搜索单元用于根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据”包括：视频搜索单元用于采样人物名称信息在视频流数据库中作为关键字进行检索，搜索出特定人物标识信息对应的所有视频流数据，所述特定人物标识信息为包含有该人物名称信息的人物标识信息。

进一步地，所述服务器还包括使用习惯统计单元；

所述使用习惯统计单元用于对用户浏览视频流数据的使用习惯进行系统学习，得到使用历史信息；所述使用历史信息包括一个或多个配置项信息；

所述“搜索结果展示单元用于将视频搜索单元搜索到的结果予以展示”包括：搜索结果展示单元用于根据使用历史信息将视频搜索单元搜索到的结果进行排序后展示。

进一步地，所述服务器还包括使用习惯采集单元和使用习惯学习单元；

所述使用习惯采集单元还用于在用户浏览视频数据结束后，采集本次浏览产生的配置项信息，并将本次浏览产生的配置项信息与使用历史信息相对应保存；

所述使用习惯学习单元用于根据本次浏览产生的配置项信息以及使用历史信息重新计算用户习惯配置项信息，以及将新计算出来的配置项信息更新到对应的使用历史信息中。

发明人还提供了一种视频搜索的方法，所述方法应用于视频搜索系统，所述系统包括终端和服务器；所述服务器包括第一通信单元、人像识别单元、标识信息确定单元、视频流数据库、视频搜索单元、搜索结果展示单元；所述终端包括第二通信单元；所述方法包括以下步骤：

第二通信单元上传图像信息，第一通信单元接收图像信息；

人像识别单元提取图像信息中的人像信息，标识信息确定单元根据所述人像信息确定人物标识信息；

视频搜索单元根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据；

搜索结果展示单元将视频搜索单元搜索到的结果予以展示。

进一步地，所述服务器还包括视频编辑单元，所述视频编辑单元包括关键帧提取模块和人物标识信息存储模块；所述方法包括：

第二通信单元上传视频流数据，第一通信单元接收视频流数据；

关键帧提取模块提取视频流数据对应的关键帧图像数据；

人像识别单元提取关键帧图像数据中的人像信息，标识信息确定单元根据关键帧图像数据中的人像信息确定人物标识信息；

人物标识信息存储模块将视频流数据与人物标识信息对应存储于视频流数据库中。

进一步地，人像识别单元识别出的人像信息的数量为多个，所述视频编辑单元还包括人像次数统计模块和人像信息确定模块；所述方法包括：

人像次数统计模块对人像识别单元识别出的各个人像信息的次数进行统计；

人像信息确定模块确定识别次数出现最多的N个人像信息，得到N个最终人像信息，N为预设值；

所述“标识信息确定单元根据所述人像信息确定人物标识信息”包括：标识信息确定单元根据所述最终人像信息确定其对应的人物标识信息。

进一步地，所述人物标识信息包括人物名称信息、关键帧图像数据在视频流数据中的时间信息以及关键帧图像数据的缩略图。

进一步地，所述视频编辑单元还包括冗余压缩模块，所述方法包括：

冗余压缩模块对人物标识信息的冗余存储空间进行压缩处理，人物标识信息存储模块将视频流数据与经过冗余压缩后的人物标识信息对应存储于视频流数据库中。

进一步地，“视频搜索单元根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据”包括：视频搜索单元采样人物名称信息在视频流数据库中作为关键字进行检索，搜索出特定人物标识信息对应的所有视频流数据，所述特定人物标识信息为包含有该人物名称信息的人物标识信息。

进一步地，所述服务器还包括使用习惯统计单元；所述方法包括：

使用习惯统计单元对用户浏览视频流数据的使用习惯进行系统学习，得到使用历史信息；所述使用历史信息包括一个或多个配置项信息；

所述“搜索结果展示单元将视频搜索单元搜索到的结果予以展示”包括：搜索结果展示单元根据使用历史信息将视频搜索单元搜索到的结果进行排序后展示。

进一步地，所述服务器还包括使用习惯采集单元和使用习惯学习单元；所述方法包括：

使用习惯采集单元在用户浏览视频数据结束后，采集本次浏览产生的配置项信息，并将本次浏览产生的配置项信息与使用历史信息相对应保存；

使用习惯学习单元根据本次浏览产生的配置项信息以及使用历史信息重新计算用户习惯配置项信息，以及将新计算出来的配置项信息更新到对应的使用历史信息中。

上述技术方案所述的视频搜索的方法和系统，所述方法包括以下步骤：终端的第二通信单元上传图像信息至服务器后，服务器的人像识别单元提取图像信息中的人像信息，标识信息确定单元根据所述人像信息确定人物标识信息；视频搜索单元根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据；搜索结果展示单元将视频搜索单元搜索到的结果予以展示。通过提炼出待搜索图片中的人像信息，再根据人像信息确定标识信息，再以标识信息进行检索的方式，相较于以图搜图的方式，以图搜视频方式将搜索范围延伸到视频介质，增加一种搜索视角。有效增强了用户的感官体验。

附图说明

图1为本发明一实施方式涉及的视频搜索的系统的示意图；

图2为本发明一实施方式涉及的视频搜索的方法的流程图；

图3为本发明另一实施方式涉及的视频搜索的方法的流程图；

图4为本发明另一实施方式涉及的视频搜索的方法的流程图；

附图标记说明：

101、终端；

111、第二通信单元；

102、服务器；

121、第一通信单元；

122、人像识别单元；

123、标识信息确定单元；

124、视频流数据库；

125、搜索结果展示单元；

126、视频编辑单元；1261、关键帧提取模块；1262、人物标识信息存储模块；1263、人像次数统计模块；1264、人像信息确定模块；1265、冗余压缩模块；

127、使用习惯统计单元；

128、使用习惯采集单元；

129、使用习惯学习单元；

130、视频搜索单元。

具体实施方式

为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。

请参阅图1，为本发明一实施方式涉及的视频搜索的系统的示意图。所述系统包括终端101和服务器102；所述服务器102包括第一通信单元121、人像识别单元122、标识信息确定单元123、视频流数据库124、视频搜索单元130、搜索结果展示单元125；所述终端101包括第二通信单元111。所述终端为具体图像上传功能的电子设备，如平板电脑、个人计算机、移动终端等。所述服务器与终端之间可以通过有线连接，也可以通过无线连接，优选为无线连接。

所述第二通信单元111用于上传图像信息，所述第一通信单元121用于接收图像信息。通过本发明可以实现以图搜视频的效果，用户可以从通过终端上传任意一张或多张图像至服务器，以便进行后续处理。图像信息可以事先存储于终端的存储单元中，如内存，也可以存储于与终端连接的外部存储设备中，如移动硬盘、U盘等。

所述人像识别单元122用于提取图像信息中的人像信息，所述标识信息确定单元123用于根据所述人像信息确定人物标识信息。当用户上传的图像信息中包含有人像信息(即人物信息)时，人像识别单元会对图像信息中的人像信息进行提取。人像信息包括人脸信息，对于人脸信息的识别可以采用人脸识别算法来实现。人脸识别算法包括诸多算法，这些算法已是成熟技术，此处不再展开赘述。标识信息确定单元可以采用人物图像识别引擎来实现，通过该引擎输入人像信息，即可得到人像信息对应的人物标识信息。所述人物标识信息为与人像信息相对应的标识信息，例如以明星头像为例，通过人物图像识别引擎可以识别出该明星的名字(即人物标识信息)。

所述视频搜索单元130用于根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库124中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据。人物标识信息与视频流数据之间的对应关系可以事先存储于服务器中，每一视频数据可以对应多个人物标识信息。以某一电视剧中的剧集为例，该剧集中包含了诸多参演人员，通过这些参演人员的“姓名”作为关键字对视频流数据库进行搜索，得到相关的视频流数据。

所述搜索结果展示单元125用于将视频搜索单元搜索到的结果予以展示。这样，用户通过相应的网址链接就可以看到搜索结果，而后可以点击自己喜欢的视频流数据进行观看，有效增强了用户体验。上述方案通过提炼出待搜索图片中的人像信息，再根据人像信息确定标识信息，再以标识信息进行检索的方式，相较于以图搜图的方式，以图搜视频方式将搜索范围延伸到视频介质，增加一种搜索视角。

在实际应用过程中，视频运营方采购版权方的版权视频存储到服务器，或者用户可以通过终端上传视频流数据至服务器，服务器会将接收到的视频流数据存储于视频流数据库中。当然，为了能够在视频流数据库中搜索到用户上传的视频流数据，需要对上传的视频流数据进行一定的编辑处理。因而在某些实施例中，所述服务器102还包括视频编辑单元126，所述视频编辑单元126包括关键帧提取模块1261和人物标识信息存储模块1262。对视频流数据的编辑处理主要可以采用以下方式实现：

所述第二通信单元111用于上传视频流数据，所述第一通信单元121还用于接收视频流数据。视频运营方采购版权方的版权视频存储到服务器，或者，或者用户可以从通过终端上传任意一段或多段视频流数据至服务器，以便进行后续处理。视频流数据可以事先存储于终端的存储单元中，如内存，也可以存储于与终端连接的外部存储设备中，如移动硬盘、U盘等。

所述关键帧提取模块1261用于提取视频流数据对应的关键帧图像数据。关键帧图像数据即原始帧数据，是指角色或者物体运动或变化中的关键动作所处的那一帧。一段连续的视频流数据通常包含有若干关键帧图像数据。当视频流数据确定后，其对应的关键帧图像数据也随之确定。

所述人像识别单元122用于提取关键帧图像数据中的人像信息，所述标识信息确定单元用于根据关键帧图像数据中的人像信息确定人物标识信息。当关键帧图像数据中包含有人像信息时，人像识别单元会对关键帧图像数据中的人像信息进行提取。人像信息包括人脸信息，对于人脸信息的识别可以采用人脸识别算法来实现。标识信息确定单元可以采用人物图像识别引擎来实现，通过该引擎输入人像信息后，即可得到人像信息对应的人物标识信息。所述人物标识信息为与人像信息相对应的标识信息，例如以明星头像为例，通过人物图像识别引擎可以识别出该明星的名字(即人物标识信息)。

所述人物标识信息存储模块1262用于将视频流数据与人物标识信息对应存储于视频流数据库中。同样以某一电视剧剧集为例，当用户从终端上传该剧集后，会对该剧集中对应的关键帧图像数据进行提取，并通过人像识别单元识别出关键帧图像数据中的人像。而后采用人物图像搜索引擎搜索出该人像对应的人物标识信息，例如可以是演员的“名字”，并将确定的人物标识信息与用户上传的视频流数据对应存储。这样，当用户下次再上传包含有该演员头像的图像信息时，服务器就可以先确定该演员的“名字”，而后再以该演员的名字作为关键字在视频流数据库中进行搜索，搜索到本次用户上传的视频流。

在某些实施例中，人像识别单元122识别出的人像信息的数量为多个，所述视频编辑单元126还包括人像次数统计模块1263和人像信息确定模块1264。所述人像次数统计模块1263用于对人像识别单元识别出的各个人像信息的次数进行统计；所述人像信息确定模块1264用于确定识别次数出现最多的N个人像信息，得到N个最终人像信息；所述“标识信息确定单元123用于根据所述人像信息确定人物标识信息”包括：标识信息确定单元123用于根据所述最终人像信息确定其对应的人物标识信息。对于一段视频流数据，其由多帧连续的图像组成，即便是提取出视频的关键帧图像数据，关键帧图像数据中也有可能存在众多人像信息，当存在的人像信息数量非常多时，对应搜索出的视频流数据也相应增多，这将导致搜索结果杂乱纷呈，影响到用户的感官体验。因而通过人像信息确定模块1264用于确定识别次数出现最多的N个人像信息，并只确定这N个人像信息对应的N个人物标识信息，再从视频流数据库中通过N个人物标识信息依次搜索出其对应的视频流数据。N为预设值，具体数值可以根据实际需要确定。当搜索结果过多或过少时，用户可以自行(或者发送请求至服务器)调整预设值N，以便搜索结果的数量符合用户的预期要求，有效提高了用户的感官体验。

在某些实施例中，所述人物标识信息包括人物名称信息、关键帧图像数据在视频流数据中的时间信息以及关键帧图像数据的缩略图。“视频搜索单元用于根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据”包括：视频搜索单元用于采样人物名称信息在视频流数据库中作为关键字进行检索，搜索出特定人物标识信息对应的所有视频流数据，所述特定人物标识信息为包含有该人物名称信息的人物标识信息。简言之，在实际应用过程中，搜索结果往往是缩略图的方式展开给用户。人物标识信息除了包括搜索视频所需的关键字(如人物名称信息)之外，还可以包括一些其他信息(如关键帧图像数据在视频流数据中的时间信息、关键帧图像数据的缩略图)等。当搜索到符合条件的视频流数据时，可以快速给用户展示搜索结果对应的缩略图，提高搜索效率。

在某些实施例中，所述视频编辑单元126还包括冗余压缩模块1265，所述冗余压缩模块1265用于对人物标识信息的冗余存储空间进行压缩处理，人物标识信息存储模块用于将视频流数据与经过冗余压缩后的人物标识信息对应存储于视频流数据库中。这样，可以有效节约人物标识信息在服务器的存储空间，提高存储效率。

在某些实施例中，所述服务器102还包括使用习惯统计单元127。所述使用习惯统计单元127用于对用户浏览视频流数据的使用习惯进行系统学习，得到使用历史信息；所述使用历史信息包括一个或多个配置项信息；所述“搜索结果展示单元用于将视频搜索单元搜索到的结果予以展示”包括：搜索结果展示单元用于根据使用历史信息将视频搜索单元搜索到的结果进行排序后展示。所述配置项信息包括视频当前热度、该用户视频观看时长、该用户对视频点击次数等。在实际应用过程中，可以对各个配置项信息设置不同的权重值，将各个配置项不同的权重值乘以其对应的配置项数值，得到用户对某一视频最终的使用历史值，并将该使用信息与这个视频流对应存储。当搜索到多个结果时，则根据用户的使用历史信息(搜索结果中各个视频流对应的使用习惯值)对搜索结果进行排序，从而保证最符合用户历史使用习惯的视频流数据靠前排列，有效提高用户体验。

在某些实施例中，所述服务器102还包括使用习惯采集单元128和使用习惯学习单元129。所述使用习惯采集单元128还用于在用户浏览视频数据结束后，采集本次浏览产生的配置项信息，并将本次浏览产生的配置项信息与使用历史信息相对应保存；所述使用习惯学习单元129用于根据本次浏览产生的配置项信息以及使用历史信息重新计算用户习惯配置项信息，以及将新计算出来的配置项信息更新到对应的使用历史信息中。这样，在用户每次浏览完成视频后，都对使用历史信息进行重新计算，保证当前所存储的使用历史信息最符合用户的观看习惯，进而使得搜索得到的结果排在前列的始终是最符合用户观看习惯的视频流数据，有效提升了用户体验。

请参阅图2，为本发明一实施方式涉及的视频搜索的方法的流程图。所述方法应用于视频搜索系统，所述系统包括终端和服务器；所述服务器包括第一通信单元、人像识别单元、标识信息确定单元、视频流数据库、视频搜索单元、搜索结果展示单元；所述终端包括第二通信单元；所述方法包括以下步骤：

首先进入步骤S201第二通信单元上传图像信息，第一通信单元接收图像信息。通过本方法可以实现以图搜视频的效果，用户可以从通过终端上传任意一张或多张图像至服务器，以便进行后续处理。图像信息可以事先存储于终端的存储单元中，如内存，也可以存储于与终端连接的外部存储设备中，如移动硬盘、U盘等。

而后进入步骤S202人像识别单元提取图像信息中的人像信息，标识信息确定单元根据所述人像信息确定人物标识信息。当用户上传的图像信息中包含有人像信息(即人物信息)时，人像识别单元会对图像信息中的人像信息进行提取。人像信息包括人脸信息，对于人脸信息的识别可以采用人脸识别算法来实现。人脸识别算法包括诸多算法，这些算法已是成熟技术，此处不再展开赘述。标识信息确定单元可以采用人物图像识别引擎来实现，通过该引擎输入人像信息，即可得到人像信息对应的人物标识信息。所述人物标识信息为与人像信息相对应的标识信息，例如以明星头像为例，通过人物图像识别引擎可以识别出该明星的名字(即人物标识信息)。

而后进入步骤S203视频搜索单元根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据。人物标识信息与视频流数据之间的对应关系可以事先存储于服务器中，每一视频数据可以对应多个人物标识信息。以某一电视剧中的剧集为例，该剧集中包含了诸多参演人员，通过这些参演人员的“姓名”作为关键字对视频流数据库进行搜索，得到相关的视频流数据。

而后进入步骤S204搜索结果展示单元将视频搜索单元搜索到的结果予以展示。这样，用户通过相应的网址链接就可以看到搜索结果，而后可以点击自己喜欢的视频流数据进行观看，有效增强了用户体验。上述方案通过提炼出待搜索图片中的人像信息，再根据人像信息确定标识信息，再以标识信息进行检索的方式，相较于以图搜图的方式，以图搜视频方式将搜索范围延伸到视频介质，增加一种搜索视角。

在实际应用过程中，用户可以通过终端上传视频流数据至服务器，服务器会将接收到的视频流数据存储于视频流数据库中。当然，为了能够在视频流数据库中搜索到用户上传的视频流数据，需要对上传的视频流数据进行一定的编辑处理。如图3所示，在某些实施例中，所述服务器还包括视频编辑单元，所述视频编辑单元包括关键帧提取模块和人物标识信息存储模块；所述方法包括：

首先进入步骤S301第二通信单元上传视频流数据，第一通信单元接收视频流数据；用户可以从通过终端上传任意一段或多段视频流数据至服务器，以便进行后续处理。视频流数据可以事先存储于终端的存储单元中，如内存，也可以存储于与终端连接的外部存储设备中，如移动硬盘、U盘等。

而后进入步骤S302关键帧提取模块提取视频流数据对应的关键帧图像数据；关键帧图像数据即原始帧数据，是指角色或者物体运动或变化中的关键动作所处的那一帧。一段连续的视频流数据通常包含有若干关键帧图像数据。当视频流数据确定后，其对应的关键帧图像数据也随之确定。

而后进入步骤S303人像识别单元提取关键帧图像数据中的人像信息，标识信息确定单元根据关键帧图像数据中的人像信息确定人物标识信息；当关键帧图像数据中包含有人像信息时，人像识别单元会对关键帧图像数据中的人像信息进行提取。人像信息包括人脸信息，对于人脸信息的识别可以采用人脸识别算法来实现。标识信息确定单元可以采用人物图像识别引擎来实现，通过该引擎输入人像信息后，即可得到人像信息对应的人物标识信息。所述人物标识信息为与人像信息相对应的标识信息，例如以明星头像为例，通过人物图像识别引擎可以识别出该明星的名字(即人物标识信息)。

而后进入步骤S304人物标识信息存储模块将视频流数据与人物标识信息对应存储于视频流数据库中。同样以某一剧集为例，当用户从终端上传该剧集后，会对该剧集中对应的关键帧图像数据进行提取，并通过人像识别单元识别出关键帧图像数据中的人像。而后采用人物图像搜索引擎搜索出该人像对应的人物标识信息，例如可以是演员的“名字”，并将确定的人物标识信息与用户上传的视频流数据对应存储。这样，当用户下次再上传包含有该演员头像的图像信息时，服务器就可以先确定该演员的“名字”，而后再以该演员的名字作为关键字在视频流数据库中进行搜索，搜索到本次用户上传的视频流。

如图4所示，在某些实施例中，人像识别单元识别出的人像信息的数量为多个，所述视频编辑单元还包括人像次数统计模块和人像信息确定模块；所述方法包括：

首先进入步骤S401人像次数统计模块对人像识别单元识别出的各个人像信息的次数进行统计；而后进入步骤S402人像信息确定模块确定识别次数出现最多的N个人像信息，得到N个最终人像信息；而后进入步骤S403标识信息确定单元根据所述最终人像信息确定其对应的人物标识信息。对于一段视频流数据，其由多帧连续的图像组成，即便是提取出视频的关键帧图像数据，关键帧图像数据中也有可能存在众多人像信息，当存在的人像信息数量非常多时，对应搜索出的视频流数据也相应增多，这将导致搜索结果杂乱纷呈，影响到用户的感官体验。因而通过人像信息确定模块确定识别次数出现最多的N个人像信息，并只确定这N个人像信息对应的N个人物标识信息，再从视频流数据库中通过N个人物标识信息依次搜索出其对应的视频流数据。N为预设值，具体数值可以根据实际需要确定。当搜索结果过多或过少时，用户可以自行(或者发送请求至服务器)调整预设值N，以便搜索结果的数量符合用户的预期要求，有效提高了用户的感官体验。

在某些实施例中，所述人物标识信息包括人物名称信息、关键帧图像数据在视频流数据中的时间信息以及关键帧图像数据的缩略图。“视频搜索单元根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据”包括：视频搜索单元采样人物名称信息在视频流数据库中作为关键字进行检索，搜索出特定人物标识信息对应的所有视频流数据，所述特定人物标识信息为包含有该人物名称信息的人物标识信息。简言之，在实际应用过程中，搜索结果往往是缩略图的方式展开给用户。人物标识信息除了包括搜索视频所需的关键字(如人物名称信息)之外，还可以包括一些其他信息(如关键帧图像数据在视频流数据中的时间信息、关键帧图像数据的缩略图)等。当搜索到符合条件的视频流数据时，可以快速给用户展示搜索结果对应的缩略图，提高搜索效率。

在某些实施例中，所述视频编辑单元还包括冗余压缩模块，所述方法包括：冗余压缩模块对人物标识信息的冗余存储空间进行压缩处理，人物标识信息存储模块将视频流数据与经过冗余压缩后的人物标识信息对应存储于视频流数据库中。这样，可以有效节约人物标识信息在服务器的存储空间，提高存储效率。

在某些实施例中中，所述服务器还包括使用习惯统计单元；所述方法包括：使用习惯统计单元对用户浏览视频流数据的使用习惯进行系统学习，得到使用历史信息；所述使用历史信息包括一个或多个配置项信息；所述“搜索结果展示单元将视频搜索单元搜索到的结果予以展示”包括：搜索结果展示单元根据使用历史信息将视频搜索单元搜索到的结果进行排序后展示。所述配置项信息包括视频当前热度、该用户视频观看时长、该用户对视频点击次数等。在实际应用过程中，可以对各个配置项信息设置不同的权重值，将各个配置项不同的权重值乘以其对应的配置项数值，得到用户对某一视频最终的使用历史值，并将该使用信息与这个视频流对应存储。当搜索到多个结果时，则根据用户的使用历史信息(搜索结果中各个视频流对应的使用习惯值)对搜索结果进行排序，从而保证最符合用户历史使用习惯的视频流数据靠前排列，有效提高用户体验。

在某些实施例中，所述服务器还包括使用习惯采集单元和使用习惯学习单元；所述方法包括：使用习惯采集单元在用户浏览视频数据结束后，采集本次浏览产生的配置项信息，并将本次浏览产生的配置项信息与使用历史信息相对应保存；使用习惯学习单元根据本次浏览产生的配置项信息以及使用历史信息重新计算用户习惯配置项信息，以及将新计算出来的配置项信息更新到对应的使用历史信息中。。这样，在用户每次浏览完成视频后，都对使用历史信息进行重新计算，保证当前所存储的使用历史信息最符合用户的观看习惯，进而使得搜索得到的结果排在前列的始终是最符合用户观看习惯的视频流数据，有效提升了用户体验。

上述技术方案所述的视频搜索的方法和系统，所述方法包括以下步骤：终端的第二通信单元上传图像信息至服务器后，服务器的人像识别单元提取图像信息中的人像信息，标识信息确定单元根据所述人像信息确定人物标识信息；视频搜索单元根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据；搜索结果展示单元将视频搜索单元搜索到的结果予以展示。通过提炼出待搜索图片中的人像信息，再根据人像信息确定标识信息，再以标识信息进行检索的方式，相较于以图搜图的方式，以图搜视频方式将搜索范围延伸到视频介质，增加一种搜索视角。有效增强了用户的感官体验。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”或“包含……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的要素。此外，在本文中，“大于”、“小于”、“超过”等理解为不包括本数；“以上”、“以下”、“以内”等理解为包括本数。

本领域内的技术人员应明白，上述各实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。这些实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。上述各实施例涉及的方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机设备可读取的存储介质中，用于执行上述各实施例方法所述的全部或部分步骤。所述计算机设备，包括但不限于：个人计算机、服务器、通用计算机、专用计算机、网络设备、嵌入式设备、可编程设备、智能移动终端、智能家居设备、穿戴式智能设备、车载智能设备等；所述的存储介质，包括但不限于：RAM、ROM、磁碟、磁带、光盘、闪存、U盘、移动硬盘、存储卡、记忆棒、网络服务器存储、网络云存储等。

上述各实施例是参照根据实施例所述的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到计算机设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机设备以特定方式工作的计算机设备可读存储器中，使得存储在该计算机设备可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机设备上，使得在计算机设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已经对上述各实施例进行了描述，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改，所以以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围之内。

Claims (16)

1.一种视频搜索的系统，其特征在于，所述系统包括终端和服务器；所述服务器包括第一通信单元、人像识别单元、标识信息确定单元、视频流数据库、视频搜索单元、搜索结果展示单元；所述终端包括第二通信单元；

所述第二通信单元用于上传图像信息，所述第一通信单元用于接收图像信息；

所述人像识别单元用于提取图像信息中的人像信息，所述标识信息确定单元用于根据所述人像信息确定人物标识信息；

所述视频搜索单元用于根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据；

所述搜索结果展示单元用于将视频搜索单元搜索到的结果予以展示。

2.如权利要求1所述的视频搜索的系统，其特征在于，所述服务器还包括视频编辑单元，所述视频编辑单元包括关键帧提取模块和人物标识信息存储模块；

所述第二通信单元用于上传视频流数据，所述第一通信单元还用于接收视频流数据；

所述关键帧提取模块用于提取视频流数据对应的关键帧图像数据；

所述人像识别单元用于提取关键帧图像数据中的人像信息，所述标识信息确定单元用于根据关键帧图像数据中的人像信息确定人物标识信息；

所述人物标识信息存储模块用于将视频流数据与人物标识信息对应存储于视频流数据库中。

3.如权利要求2所述的视频搜索的系统，其特征在于，人像识别单元识别出的人像信息的数量为多个，所述视频编辑单元还包括人像次数统计模块和人像信息确定模块；

所述人像次数统计模块用于对人像识别单元识别出的各个人像信息的次数进行统计；

所述人像信息确定模块用于确定识别次数出现最多的N个人像信息，得到N个最终人像信息，N为预设值；

所述“标识信息确定单元用于根据所述人像信息确定人物标识信息”包括：标识信息确定单元用于根据所述最终人像信息确定其对应的人物标识信息。

4.如权利要求2所述的视频搜索的系统，其特征在于，所述人物标识信息包括人物名称信息、关键帧图像数据在视频流数据中的时间信息以及关键帧图像数据的缩略图。

5.如权利要求4所述的视频搜索的系统，其特征在于，所述视频编辑单元还包括冗余压缩模块，所述冗余压缩模块用于对人物标识信息的冗余存储空间进行压缩处理，人物标识信息存储模块用于将视频流数据与经过冗余压缩后的人物标识信息对应存储于视频流数据库中。

6.如权利要求4所述的视频搜索的系统，其特征在于，“视频搜索单元用于根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据”包括：视频搜索单元用于采样人物名称信息在视频流数据库中作为关键字进行检索，搜索出特定人物标识信息对应的所有视频流数据，所述特定人物标识信息为包含有该人物名称信息的人物标识信息。

7.如权利要求1所述的视频搜索的系统，其特征在于，所述服务器还包括使用习惯统计单元；

所述使用习惯统计单元用于对用户浏览视频流数据的使用习惯进行系统学习，得到使用历史信息；所述使用历史信息包括一个或多个配置项信息；

所述“搜索结果展示单元用于将视频搜索单元搜索到的结果予以展示”包括：搜索结果展示单元用于根据使用历史信息将视频搜索单元搜索到的结果进行排序后展示。

8.如权利要求7所述的视频搜索的系统，其特征在于，所述服务器还包括使用习惯采集单元和使用习惯学习单元；

所述使用习惯采集单元还用于在用户浏览视频数据结束后，采集本次浏览产生的配置项信息，并将本次浏览产生的配置项信息与使用历史信息相对应保存；

所述使用习惯学习单元用于根据本次浏览产生的配置项信息以及使用历史信息重新计算用户习惯配置项信息，以及将新计算出来的配置项信息更新到对应的使用历史信息中。

9.一种视频搜索的方法，其特征在于，所述方法应用于视频搜索系统，所述系统包括终端和服务器；所述服务器包括第一通信单元、人像识别单元、标识信息确定单元、视频流数据库、视频搜索单元、搜索结果展示单元；所述终端包括第二通信单元；所述方法包括以下步骤：

第二通信单元上传图像信息，第一通信单元接收图像信息；

人像识别单元提取图像信息中的人像信息，标识信息确定单元根据所述人像信息确定人物标识信息；

视频搜索单元根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据；

搜索结果展示单元将视频搜索单元搜索到的结果予以展示。

10.如权利要求9所述的视频搜索的方法，其特征在于，所述服务器还包括视频编辑单元，所述视频编辑单元包括关键帧提取模块和人物标识信息存储模块；所述方法包括：

第二通信单元上传视频流数据，第一通信单元接收视频流数据；

关键帧提取模块提取视频流数据对应的关键帧图像数据；

人像识别单元提取关键帧图像数据中的人像信息，标识信息确定单元根据关键帧图像数据中的人像信息确定人物标识信息；

人物标识信息存储模块将视频流数据与人物标识信息对应存储于视频流数据库中。

11.如权利要求10所述的视频搜索的方法，其特征在于，人像识别单元识别出的人像信息的数量为多个，所述视频编辑单元还包括人像次数统计模块和人像信息确定模块；所述方法包括：

人像次数统计模块对人像识别单元识别出的各个人像信息的次数进行统计；

人像信息确定模块确定识别次数出现最多的N个人像信息，得到N个最终人像信息，N为预设值；

所述“标识信息确定单元根据所述人像信息确定人物标识信息”包括：标识信息确定单元根据所述最终人像信息确定其对应的人物标识信息。

12.如权利要求10所述的视频搜索的方法，其特征在于，所述人物标识信息包括人物名称信息、关键帧图像数据在视频流数据中的时间信息以及关键帧图像数据的缩略图。

13.如权利要求12所述的视频搜索的方法，其特征在于，所述视频编辑单元还包括冗余压缩模块，所述方法包括：

冗余压缩模块对人物标识信息的冗余存储空间进行压缩处理，人物标识信息存储模块将视频流数据与经过冗余压缩后的人物标识信息对应存储于视频流数据库中。

14.如权利要求12所述的视频搜索的方法，其特征在于，“视频搜索单元根据人物标识信息与视频流数据之间的对应关系，从视频流数据库中搜索出所述人物标识信息对应的所有视频流数据”包括：视频搜索单元采样人物名称信息在视频流数据库中作为关键字进行检索，搜索出特定人物标识信息对应的所有视频流数据，所述特定人物标识信息为包含有该人物名称信息的人物标识信息。

15.如权利要求9所述的视频搜索的方法，其特征在于，所述服务器还包括使用习惯统计单元；所述方法包括：

使用习惯统计单元对用户浏览视频流数据的使用习惯进行系统学习，得到使用历史信息；所述使用历史信息包括一个或多个配置项信息；

所述“搜索结果展示单元将视频搜索单元搜索到的结果予以展示”包括：搜索结果展示单元根据使用历史信息将视频搜索单元搜索到的结果进行排序后展示。

16.如权利要求15所述的视频搜索的方法，其特征在于，所述服务器还包括使用习惯采集单元和使用习惯学习单元；所述方法包括：

使用习惯采集单元在用户浏览视频数据结束后，采集本次浏览产生的配置项信息，并将本次浏览产生的配置项信息与使用历史信息相对应保存；

使用习惯学习单元根据本次浏览产生的配置项信息以及使用历史信息重新计算用户习惯配置项信息，以及将新计算出来的配置项信息更新到对应的使用历史信息中。