CN108391164A - 视频解析方法及相关产品 - Google Patents

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CN108391164A CN201810157470.7A CN201810157470A CN108391164A CN 108391164 A CN108391164 A CN 108391164A CN 201810157470 A CN201810157470 A CN 201810157470A CN 108391164 A CN108391164 A CN 108391164A
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Abstract

本申请实施例公开了一种视频解析方法及相关产品，应用于电子设备，该电子设备包括脑电波传感器、存储器和处理器，该方法通过采集目标用户的脑电波信号，对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型，根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容，如此，可根据用户的情绪对视频进行解析，较为准确地获得用户感兴趣的内容。

Description

视频解析方法及相关产品
技术领域
本申请涉及视频技术领域，具体涉及一种视频解析方法及相关产品。
背景技术
随着电子设备(如：手机、平板电脑等)的大量普及应用，电子设备能够支持的应用越来越多，功能越来越强大，电子设备向着多样化、个性化的方向发展，成为用户生活中不可缺少的电子用品。
目前，用户在通过电子设备观看视频的过程中，电子设备会根据用户的历史浏览记录来确定用户感兴趣的内容，并依据此内容向用户推荐视频，但通常情况下，一个视频的时长较长，内容复杂多变，并不是一个视频的所有内容都是用户感兴趣的，仅通过用户的观看历史得到的用户感兴趣的内容，可能不够准确，因此需要提出一种能更加准确地获得用户感兴趣的内容的方式，以满足用户更加个性化的需求，提高用户体验。
发明内容
本申请实施例提供了一种视频解析方法及相关产品，可以根据用户的情绪对视频进行解析，较为准确地获得用户感兴趣的内容。
第一方面，本申请实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括脑电波传感器、存储器和处理器，其中，
所述存储器，用于存储预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系；
所述脑电波传感器，用于采集目标用户的脑电波信号；并对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型；
所述处理器，用于根据所述对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。
第二方面，本申请实施例提供了一种视频解析方法，应用于电子设备，所述电子设备包括脑电波传感器、存储器和处理器，所述方法包括：
所述存储器存储预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系；
所述脑电波传感器采集目标用户的脑电波信号；并对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型；
所述处理器根据所述对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。
第三方面，本申请实施例提供了一种视频解析方法，应用于电子设备，所述方法包括：
采集目标用户的脑电波信号；
对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型；
根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。
第四方面，本申请实施例提供了一种视频解析装置，应用于电子设备，所述视频解析装置包括：
采集单元，用于采集目标用户的脑电波信号；
识别单元，用于对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型；
解析单元，用于根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。
第五方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述处理器执行，所述程序包括用于如第三方面中所描述的部分或全部步骤的指令。
第六方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第三方面中所描述的部分或全部步骤的指令。
第七方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第三方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
实施本申请实施例，具有如下有益效果：
可以看出，本申请实施例中所描述的视频解析方法及相关产品，应用于电子设备，该电子设备包括脑电波传感器、存储器和处理器，该方法包括：采集目标用户的脑电波信号，对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型，根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容，如此，可根据用户的情绪对视频进行解析，较为准确地获得用户感兴趣的内容。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1A是本申请实施例提供的一种示例电子设备的结构示意图；
图1B是本申请实施例提供的一种脑电波传感器的结构示意图；
图1C是本申请实施例提供的集成脑电波传感器的电子设备的结构示意图；
图1D是本申请实施例提供的另一种脑电波传感器的结构示意图；
图1E是本申请实施例提供的另一种脑电波传感器的结构示意图；
图1F是本申请实施例提供的另一种脑电波传感器的结构示意图；
图1G是本申请实施例提供的另一种脑电波传感器的结构示意图；
图1H是本申请实施例提供的一种电极阵列的结构示意图；
图1I是本申请实施例提供的脑电波传感器的信号处理电路的示例图；
图2A是本申请实施例公开的一种视频解析方法的流程示意图；
图2B是本申请实施例提供的脑电波信号的波形示例图；
图3是本申请实施例公开的另一种视频解析方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种电子设备的另一结构示意图；
图5A是本申请实施例提供的一种视频解析装置的结构示意图；
图5B是本申请实施例提供的图5A所描述的视频解析装置的识别单元的结构示意图；
图5C是本申请实施例提供的图5A所描述的视频解析装置的一种变型结构的结构示意图；
图5D是本申请实施例提供的图5C所描述的视频解析装置的一种变型结构的结构示意图；
图6是本申请实施例公开的另一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本申请实施例所涉及到的电子设备可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(user equipment，UE)，移动台(mobile station，MS)，终端设备(terminaldevice)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为电子设备。
下面对本申请实施例进行详细介绍。
请参阅图1A，图1A是本申请实施例提供的一种电子设备100的结构示意图，上述电子设备100包括：壳体110、设置于所述壳体110内的电路板120、脑电波传感器130和设置于所述壳体110上的显示屏140，所述电路板120上设置有处理器121和存储器122，所述脑电波传感器120以及存储器122与所述处理器121连接，所述处理器121连接所述显示屏140；其中，
所述存储器122，用于存储预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系；
所述脑电波传感器130，用于采集目标用户的脑电波信号；
所述处理器121，用于对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型；根据所述对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。
其中，脑电波传感器130又可以称为脑电波芯片、脑电波接收器等，该脑电波传感器130集成在电子设备中，具有专用信号处理电路，并与电子设备的处理器121连接，脑电波传感器130按照采集信号类型可以分为电流式脑电波传感器和电磁式脑电波传感器，电流式脑电波传感器采集脑皮层产生的生物电流，电磁式脑电波传感器采集人脑活动时辐射的电磁波。可以理解的是，该脑电波传感器的具体形态可以是多种多样的，此处不做唯一限定。
举例来说，如图1B所示，该脑电波传感器130可以包括天线模块和信号处理模块，具体可以集成在电子设备的主电路板上，天线模块采集人脑活动时产生的电磁波信号，信号处理模块针对该电磁波信号执行去噪、滤波等处理，最终形成基准脑电波信号发送给处理器130进行处理。
又举例来说，如图1C和1D所示，该脑电波传感器130可以包括穿戴式信号采集器，该穿戴式信号采集器可以收容于如图1C所示的电子设备的后壳的收容腔内，使用时，如图1D所示，穿戴式信号采集器与电子设备本端有线连接或者无线连接(无线连接对应穿戴式信号采集器集成有无线通讯模块与电子设备本端通信连接)。
可选地，上述穿戴式信号采集器可以包括以下至少一种：脑电波头盔、脑电波耳环、脑电波助听器、脑电波眼镜、脑电波发夹、脑电波体内植入芯片、脑电波贴片、脑电波耳机等等。
再举例说明下，如图1E所示，以用户体内植入脑电波体内植入芯片为例，脑电波体内植入芯片用于连接多个神经元传感器，每一神经元传感器设置于每一神经元，用于接收来自每一神经元的脑电波信号。具体工作中，神经元传感器采集来自神经元的脑电波信号，并将该脑电波信号携带该神经元的神经元标识发送给脑电波体内植入芯片，再通过脑电波体内植入芯片将脑电波信号发送给脑电波传感器。如图1F所示，当然，若用户与电子设备之间的距离大于预设距离时，可以通过脑电波信号放大器对脑电波信号进行放大，然后，将放大后的脑电波信号发送给脑电波体内植入芯片。上述神经元标识用于唯一识别神经元，神经元标识具体可以为编号、位置坐标、神经元名称等等。
因此，本申请实施例中的脑电波信号可以为以下至少一种：左脑的脑电波信号、右脑的脑电波信号、至少一个神经元的脑电波信号、来自大脑皮层的某一区域的脑电波信号等等，在此不作限定。
再举例来说，如图1G至1I所示，该脑电波传感器120可以包括电极阵列和信号处理模块，其中，该电子阵列埋入头皮中捕获神经元的电信号，电极部分的结构为针状阵列，该信号处理电路部分可以包括信号放大器、信号过滤器、信号分离器、模数转换电路、接口电路等。
其中，处理器121包括应用处理器和基带处理器，处理器是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，基带处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述基带处理器也可以不集成到处理器中。存储器122可用于存储软件程序以及模块，处理器121通过运行存储在存储器的软件程序以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理。存储器121可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器121可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
可以看出，本申请实施例所描述的电子设备包括脑电波传感器、存储器和处理器，通过采集目标用户的脑电波信号，对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型，根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容，如此，可根据用户的情绪对目标视频进行解析，得到用户感兴趣的内容。
在一个可能的示例中，在所述对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型方面，所述处理器具体用于：
对所述脑电波信号进行预处理，得到参考脑电波信号；
对所述参考脑电波信号进行极值提取，得到多个极值；
根据所述多个极值确定平均能量值和分布密度；
根据所述平均能量值和所述分布密度确定所述目标情绪类型。
其中，上述预处理可包括但不仅限于：放大处理以及滤波处理，由于脑电波采集信号的过程中，可能存在肌肉电、机械以及外界噪音产生的干扰信号，因此，可对采集到的脑电波信号进行滤波处理，得到参考脑电波信号。
在一个可能的示例中，所述处理器121还具体用于：
根据所述脑电波信号确定用户关注视频内容的专注度；
判断所述专注度是否超过预设阈值，若所述专注度超过所述预设阈值，则确定所述目标用户的目标情绪类型。
一个可能的示例中，所述脑电波传感器还用于：
确定所述目标用户的情绪变化趋势；
所述处理器还用于：
依据所述情绪变化趋势确定所述用户的情绪变化方向；
根据所述用户的情绪变化方向预估转变情绪类型；
根据所述对应关系获取与所述转换情绪类型对应的第二目标视频解析参数；
在所述根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容方面，所述处理器具体用于：
根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到第一视频图像集；
根据所述第二目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到第二视频图像集；
确定所述第一视频图像集与所述第二视频图像集之间的交集，得到第三视频图像集。
在一个可能的示例中，在所述确定所述目标用户的情绪变化趋势方面，所述脑电波传感器具体用于：
按照时间先后顺序将所述脑电波信号划分为多个分段脑电波信号；
确定所述多个分段脑电波信号中每一分段脑电波信号的能量值；
依据所述每一分段脑电波信号的能量值确定所述目标用户的情绪变化趋势。
请参阅图2A，图2A是本申请实施例提供的一种视频解析方法的流程示意图，应用于如图1A所述的电子设备，所述电子设备包括脑电波传感器、存储器和处理器，本实施例中所描述的视频解析方法，可包括以下步骤：
201、采集目标用户的脑电波信号。
本申请的实施例中，电子设备可在目标用户观看目标视频的过程中，以预设的时间周期采集目标用户的脑电波信号，然后对该脑电波信号进行识别，得到目标用户的目标情绪类型，进而根据目标情绪类型对目标视频进行解析，得到目标用户感兴趣的目标内容。
其中，为确定脑电波传感器采集的脑电波信号为目标用户的脑电波信号，可将采集到的脑电波信号与预设的脑电波信号样本进行匹配，得到匹配值，若匹配值大于预设数值，则确定采集到的脑电波信号为目标用户的脑电波信号。
202、对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型。
其中，上述目标情绪类型可以是如下任意一种：愉悦、兴奋、忧伤、愤怒、反感、生气、恐惧、紧张等等，本申请实施例不做具体限定。
可选地，上述步骤202中，对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型，包括：
A1、对所述脑电波信号进行预处理，得到参考脑电波信号；
A2、对所述参考脑电波信号进行极值提取，得到多个极值；
A3、根据所述多个极值确定平均能量值和分布密度；
A4、根据所述平均能量值和所述分布密度确定所述目标情绪类型。
本申请实施例中，如图2B所示的一种脑电波信号的波形示意图，可知，脑电波信号包含多个极大值点和极小值点，可将多个极大值点和极小值点进行提取，计算脑电波信号的平均能量值和分布密度。
其中，可预先设定平均能量值和分布密度与情绪类型的对应关系，根据上述步骤确定脑电波信号的平均能量值和分布密度后，可根据上述对应关系确定每一时间段的脑电波信号对应的情绪类型。
203、根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。
其中，上述第一视频解析参数为对目标视频进行视频解析的目标关键词或目标关键词集合。
本申请实施例中，可预先设定情绪类型与解析关键词集合的对应关系，在确定目标用户的目标情绪类型后，可根据该对应关系确定对目标视频进行视频解析的目标关键词或目标关键词集合，根据该目标关键词或目标关键词集合对目标视频进行解析，并提取与目标关键词或目标关键词集合匹配的视频图片集，该视频图片集即可作为用户感兴趣的目标内容，可选的，上述目标关键词集合还可包括多个关键词子集，可在确定目标关键词集合之后，根据目标视频的属性信息，进一步确定目标情绪类型对应的目标关键词子集，并依据目标关键词子集对目标视频进行解析，来获得用户感兴趣的目标内容，其中，目标视频的属性信息可包括以下至少一种信息：视频名称、首映时间、视频类型、视频大小、地域信息，具体的，可从属性信息中提取与视频名称、视频类型相关的关键字段，根据上述目标情绪类型与与视频名称、视频类型相关的关键字段，如此，可缩小第一解析参数的关键词的范围，更加准确地获得用户感情趣的目标内容。
举例说明下，目标用户的目标情绪类型为“兴奋”，可确定与该目标情绪类型对应的目标关键词集合包括：搞笑、运动、武打、悬疑等等关键词，若目标视频的视频类型为“喜剧片”，则可确定目标情绪类型对应的目标关键词为“搞笑”，则可根据该目标关键词对目标视频进行解析，得到至少一个目标视频图片集，作为用户感兴趣的目标内容。
可以看出，本申请实施例所描述的视频解析方法，应用于电子设备，该电子设备包括脑电波传感器、存储器和处理器，该方法通过采集目标用户的脑电波信号，对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型，根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容，如此，可根据用户的情绪对视频进行解析，较为准确地获得用户感兴趣的内容。
与上述一致地，请参阅图3，为本申请实施例提供的一种视频解析方法的实施例流程示意图。本实施例中所描述的视频解析方法，可包括以下步骤：
301、采集目标用户的脑电波信号。
其中，上述步骤301的具体描述可参照图2A所描述的视频解析方法的对应步骤，在此不再赘述。
302、根据所述脑电波信号确定用户关注视频内容的专注度。
其中，为了保证电子设备检测的目标情绪类型的准确性，可将脑电波信号进行处理，得到用户的专注度，具体的，可将预设时间段内的脑电波信号进行预处理，然后进行特征值提取，得到多个特征值，根据多个特征值计算用户的专注度。
303、判断所述专注度是否超过预设阈值，若所述专注度超过所述预设阈值，则对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型。
其中，上述预设阈值可由系统默认设置，当用户的专注度超过预设阈值，则确定所述目标用户的目标情绪类型，如此，可避免因用户情绪的不稳定性而导致得到的目标情绪类型不准确。
304、根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。
可选的，本申请实施例中，上述视频解析方法还可包括以下步骤：
B1、确定所述目标用户的情绪变化趋势；
B2、依据所述情绪变化趋势确定所述用户的情绪变化方向；
B3、根据所述用户的情绪变化方向预估转变情绪类型；
B4、根据所述对应关系获取与所述转换情绪类型对应的第二目标视频解析参数；
所述根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容，包括：
B5、根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到第一视频图像集；
B6、根据所述第二目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到第二视频图像集；
B7、确定所述第一视频图像集与所述第二视频图像集之间的交集，得到第三视频图像集。
本申请实施例中，用户在观看视频的过程中，可能会发生情绪变化，且该情绪变化可能是由于用户受到观看的目标视频的影响，因此，对步骤302中的脑电波信号进行情绪识别，根据脑电波信号的变化趋势，确定所述目标用户的情绪变化趋势，依据情绪变化趋势确定所述用户的情绪变化方向，根据所述目标用户的情绪变化方向预估转变情绪类型，得到目标用户可能的转换情绪类型，根据目标情绪类型对目标视频进行视频解析，可得到第一视频图像集，根据转换情绪类型，对目标视频进行视频解析，可得到第二视频图像集，确定第一视频图像集与第二视频图像集之间的交集，如此，可根据用户观看目标视频过程中的情绪变化，更加准确地确定目标视频中用户感兴趣的内容。
可选的，上述步骤B1中，确定所述目标用户的情绪变化趋势，包括：
C1、按照时间先后顺序将所述脑电波信号划分为多个分段脑电波信号；
C2、确定所述多个分段脑电波信号中每一分段脑电波信号的能量值；
C3、依据所述每一分段脑电波信号的能量值确定所述目标用户的情绪变化趋势。
其中，上述步骤C1中对脑电波信号进行划分，是根据脑电波信号的能量变化节点进行划分，使得到的每一分段脑电波信号的能量值相对平稳，进而确定每一分段脑电波信号的能量值，从而确定目标用户的情绪变化趋势，其中，能量变化节点是指能量变化超过预设数值的点。
可选的，由于在目标用户观看目标视频的过程中，目标用户情绪可能发生变化，可能会得到多个时间段的脑电波信号对应的多个目标情绪类型，其中，每一时间段对应一个视频片段，可根据多个目标情绪类型中表征用户对视频片段感兴趣的至少一个目标情绪类型确定至少一个视频图像集，具体的，在确定目标用户的目标情绪类型后，可确定该目标情绪类型对应的时间段的起始节点，根据该起始节点与目标视频的视频播放进度之间的对应关系，确定每一时间段对应的目标视频片段的起始位置和结束位置，得到多个目标视频片段的起始位置和结束位置，并根据多个目标视频片段中每一目标视频片段的起始位置和结束位置，提取多个目标视频片段中的每一目标视频片段，将该多个视频片段作为目标内容，即目标用户感兴趣的内容；可选地，在确定每一时间段对应的目标视频片段的起始位置和结束位置之后，可将上述多个目标视频片段的图像进行图像识别，得到多组特征信息，每一目标视频片段对应一组特征信息，其中每一组特征信息包括多个维度的特征信息，例如针对电影电视类型的视频，多个维度的特征信息可包括以下信息：人物角色，情节、节奏、场景、风格，将多组特征信息中重复次数最多的特征信息对应的视频图像进行提取，得到目标图像集，将该目标图像集作为目标内容。
举例说明，如下表所示，为目标用户在观看一部较长的电影的过程中，根据脑电波信号确定的多个时间段内的情绪类型。
时间段 t1-t2 t2-t3 t3-t4 t4-t5 t5-t6 t6-t7 t7-t8 t8-t9 t9-t10
情绪类型 平静 愉悦 兴奋 气愤 紧张 伤心 伤心 平静 平静
其中，在根据脑电波信号确定t2-t3、t3-t4、t5-t6、t6-t7和t7-t8时间段内，目标用户的多个情绪类型为目标情绪类型，可根据每一时间段确定对应的目标视频片段的起始位置和结束位置，将每一目标视频片段的图像进行图像识别，得到每一目标视频片段的人物角色，情节、节奏、场景、风格等特征信息，假定每个维度中重复次数最多的特征信息为人物角色：男主角，将每一目标视频片段中具有男主角的视频片段或者图像进行提取，得到目标视频图像集，该目标视频图像集即为目标内容，该目标内容表征目标用户观看目标视频感兴趣的内容是男主角。
可以看出，本申请实施例所描述的视频解析方法，应用于电子设备，该电子设备包括脑电波传感器、存储器和处理器，该方法通过采集目标用户的脑电波信号，根据所述脑电波信号确定用户关注视频内容的专注度，判断所述专注度是否超过预设阈值，若所述专注度超过所述预设阈值，则对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型，根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容，如此，可在用户的专注度较高时，根据用户的情绪对视频进行解析，较为准确地获得用户感兴趣的内容。
以下是实施上述视频解析方法的装置，具体如下：
与上述一致地，请参阅图4，图4是本申请实施例提供的一种电子设备，包括：处理器和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述处理器执行，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：
采集目标用户的脑电波信号；
对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型；
根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。
在一个可能的示例中，在所述对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：
对所述脑电波信号进行预处理，得到参考脑电波信号；
对所述参考脑电波信号进行极值提取，得到多个极值；
根据所述多个极值确定平均能量值和分布密度；
根据所述平均能量值和所述分布密度确定所述目标情绪类型。
在一个可能的示例中，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：
根据所述脑电波信号确定用户关注视频内容的专注度；
判断所述专注度是否超过预设阈值，若所述专注度超过所述预设阈值，则确定所述目标用户的目标情绪类型。
在一个可能的示例中，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：
确定所述目标用户的情绪变化趋势；
依据所述情绪变化趋势确定所述用户的情绪变化方向；
根据所述用户的情绪变化方向预估转变情绪类型；
根据所述对应关系获取与所述转换情绪类型对应的第二目标视频解析参数；
所述根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：
根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到第一视频图像集；
根据所述第二目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到第二视频图像集；
确定所述第一视频图像集与所述第二视频图像集之间的交集，得到第三视频图像集。
在一个可能的示例中，在所述确定所述目标用户的情绪变化趋势方面，所述程序包括用于执行以下步骤的指令：
按照时间先后顺序将所述脑电波信号划分为多个分段脑电波信号；
确定所述多个分段脑电波信号中每一分段脑电波信号的能量值；
依据所述每一分段脑电波信号的能量值确定所述目标用户的情绪变化趋势。
请参阅图5A，图5A是本实施例提供的一种视频解析装置的结构示意图。该视频解析装置应用于电子设备，所述电子设备包括脑电波传感器、存储器和处理器，所述视频解析装置包括：
采集单元501，用于采集目标用户的脑电波信号；
识别单元502，用于对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型；
解析单元503，用于根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。。
可选地，如图5B，图5B是图5A所描述的视频解析装置的识别单元502的具体细节结构，所述识别单元502可以包括：预处理模块5021、提取模块5022、第一确定模块5023和第二确定模块5024，具体如下：
预处理模块5021，用于对所述脑电波信号进行预处理，得到参考脑电波信号；
提取模块5022，用于对所述参考脑电波信号进行极值提取，得到多个极值；
第一确定模块5023，用于根据所述多个极值确定平均能量值和分布密度；
第二确定模块5024，用于根据所述平均能量值和所述分布密度确定所述目标情绪类型。
可选地，如图5C，图5C为图5A所描述的视频解析装置的变型结构，其与图5A相比较，还可包括：确定单元504和判断单元505，具体如下：
第一确定单元504，用于根据所述脑电波信号确定用户关注视频内容的专注度；
判断单元505，用于判断所述专注度是否超过预设阈值，若所述专注度超过所述预设阈值，则确定所述目标用户的目标情绪类型。
可选地，如图5D，图5D为图5C所描述的视频解析装置的变型结构，其与图5A相比较，还可包括：第二确定单元506和获取单元507，具体如下：
第二确定单元506，用于确定所述目标用户的情绪变化趋势；
第二确定单元506，还用于依据所述情绪变化趋势确定所述用户的情绪变化方向；根据所述用户的情绪变化方向预估转变情绪类型；
获取单元507、根据所述对应关系获取与所述转换情绪类型对应的第二目标视频解析参数；
上述解析单元503，还用于：根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到第一视频图像集；
根据所述第二目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到第二视频图像集；
确定所述第一视频图像集与所述第二视频图像集之间的交集，得到第三视频图像集。
可选的，在确定所述目标用户的情绪变化趋势方面，上述第二确定单元506，具体用于：
按照时间先后顺序将所述脑电波信号划分为多个分段脑电波信号；
确定所述多个分段脑电波信号中每一分段脑电波信号的能量值；
依据所述每一分段脑电波信号的能量值确定所述目标用户的情绪变化趋势。
可以看出，本申请实施例所描述的视频解析方法，应用于电子设备，该电子设备包括脑电波传感器、存储器和处理器，该方法通过采集目标用户的脑电波信号，根据所述脑电波信号确定用户关注视频内容的专注度，判断所述专注度是否超过预设阈值，若所述专注度超过所述预设阈值，则对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型，根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容，如此，可在用户的专注度较高时，根据用户的情绪对视频进行解析，较为准确地获得用户感兴趣的内容。
可以理解的是，本实施例的视频解析装置的各程序模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。
本申请实施例还提供了另一种电子设备，如图6所示，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本申请实施例方法部分。该电子设备可以为包括手机、平板电脑、PDA(personal digital assistant，个人数字助理)、POS(point of sales，销售终端)、车载电脑等任意终端设备，以电子设备为手机为例：
如图6所示的电子设备6000包括：至少一个处理器6011、存储器6012、通信接口(包括SIM接口6014、音频输入接口6015、串行接口6016和其他通信接口6017)、信号处理模块6013(包括接收器6018、发射器6019、LOs6020和信号处理器6021)、输入输出模块(包括显示器6022、扬声器6023、麦克风6024、传感器6025等)。本领域技术人员可以理解，图6中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图6对电子设备的各个构成部件进行具体的介绍：
处理器6011是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器6012内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选地，处理器可集成应用处理器(例如，CPU，或者，GPU)和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器中。
其中，所述处理器6011，用于执行如下步骤：
采集目标用户的脑电波信号；
对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型；
根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。
存储器6012可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件，本申请实施例中，存储器可用于存储与与情绪类型对应的目标视频解析参数。
通信接口用于与外部设备进行通信连接，包括SIM接口6014、音频输入接口6015、串行接口6016和其他通信接口6017。
输入输出模块6010可包括显示器6022、扬声器6023、麦克风6024、传感器6025等，其中，传感器6025可包括光传感器、运动传感器、脑电波传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境传感器及接近传感器，其中，环境传感器可根据环境光线的明暗来调节触控显示屏的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭触控显示屏和/或背光。运动传感器例如可以是加速计传感器，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别电子设备姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等。本申请实施例中的脑电波传感器可用于采集目标用户的脑电波信号。
信号处理模块6013用于处理电子设备从外部设备接收的信号以及向外部设备发送信号，外部设备例如可以是基站，其中，接收器6018用于接收外部设备发送的信号，并将该信号传输至信号处理器6021，发射器用于6019用于对信号处理器6021输出的信号进行发射。
前述图2A或图3所示的实施例中，各步骤方法流程可以基于该电子设备的结构实现。
前述图4、图5A或图5B所示的实施例中，各单元功能可以基于该手机的结构实现。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种视频解析方法的部分或全部步骤。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种视频解析方法的部分或全部步骤。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。
所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、ROM、RAM、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (14)

1.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括脑电波传感器、存储器和处理器，其中，
所述存储器，用于存储预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系；
所述脑电波传感器，用于采集目标用户的脑电波信号；并对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型；
所述处理器，用于根据所述对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。
2.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，在所述对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型方面，所述处理器具体用于：
对所述脑电波信号进行预处理，得到参考脑电波信号；
对所述参考脑电波信号进行极值提取，得到多个极值；
根据所述多个极值确定平均能量值和分布密度；
根据所述平均能量值和所述分布密度确定所述目标情绪类型。
3.根据权利要求1或2所述的电子设备，其特征在于，所述处理器还用于：
根据所述脑电波信号确定用户关注视频内容的专注度；
判断所述专注度是否超过预设阈值，若所述专注度超过所述预设阈值，则确定所述目标用户的目标情绪类型。
4.根据权利要求1至3任一项所述的电子设备，其特征在于，所述脑电波传感器还用于：
确定所述目标用户的情绪变化趋势；
所述处理器还用于：
依据所述情绪变化趋势确定所述用户的情绪变化方向；
根据所述用户的情绪变化方向预估转变情绪类型；
根据所述对应关系获取与所述转换情绪类型对应的第二目标视频解析参数；
在所述根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容方面，所述处理器具体用于：
根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到第一视频图像集；
根据所述第二目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到第二视频图像集；
确定所述第一视频图像集与所述第二视频图像集之间的交集，得到第三视频图像集。
5.根据权利要求4所述的电子设备，其特征在于，在所述确定所述目标用户的情绪变化趋势方面，所述脑电波传感器具体用于：
按照时间先后顺序将所述脑电波信号划分为多个分段脑电波信号；
确定所述多个分段脑电波信号中每一分段脑电波信号的能量值；
依据所述每一分段脑电波信号的能量值确定所述目标用户的情绪变化趋势。
6.一种视频解析方法，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备包括脑电波传感器、存储器和处理器，所述方法包括：
所述存储器存储预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系；
所述脑电波传感器采集目标用户的脑电波信号；并对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型；
所述处理器根据所述对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。
7.一种视频解析方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：
采集目标用户的脑电波信号；
对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型；
根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型，包括：
对所述脑电波信号进行预处理，得到参考脑电波信号；
对所述参考脑电波信号进行极值提取，得到多个极值；
根据所述多个极值确定平均能量值和分布密度；
根据所述平均能量值和所述分布密度确定所述目标情绪类型。
9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述脑电波信号确定用户关注视频内容的专注度；
判断所述专注度是否超过预设阈值，若所述专注度超过所述预设阈值，则确定所述目标用户的目标情绪类型。
10.根据权利要求7至9任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述目标用户的情绪变化趋势；
依据所述情绪变化趋势确定所述用户的情绪变化方向；
根据所述用户的情绪变化方向预估转变情绪类型；
根据所述对应关系获取与所述转换情绪类型对应的第二目标视频解析参数；
所述根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容，包括：
根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到第一视频图像集；
根据所述第二目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到第二视频图像集；
确定所述第一视频图像集与所述第二视频图像集之间的交集，得到第三视频图像集。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标用户的情绪变化趋势，包括：
按照时间先后顺序将所述脑电波信号划分为多个分段脑电波信号；
确定所述多个分段脑电波信号中每一分段脑电波信号的能量值；
依据所述每一分段脑电波信号的能量值确定所述目标用户的情绪变化趋势。
12.一种视频解析装置，其特征在于，应用于电子设备，所述视频解析装置包括：
采集单元，用于采集目标用户的脑电波信号；
识别单元，用于对所述脑电波信号进行情绪识别，得到所述目标用户的目标情绪类型；
解析单元，用于根据预设的情绪类型与视频解析参数之间的对应关系获取与所述目标情绪类型对应的第一目标视频解析参数，并根据所述第一目标视频解析参数对目标视频进行解析，得到目标内容。
13.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述处理器执行，所述程序包括用于如权利要求7-11任一项方法的指令。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求7-11任一项所述的方法。
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