CN108921918B - 视频创建方法及相关装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种视频创建方法及相关装置，应用于电子设备，包括：提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频；根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征；根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题；从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频。本申请有利于从多张图片中选取和视频主题高度相关的图片生成视频。

Description

视频创建方法及相关装置
技术领域
本申请涉及电子技术领域，尤其涉及一种视频创建方法及相关装置。
背景技术
随着智能终端(如智能手机等)技术的迅速发展，以及越来越普及，现已成为用户日常生活中不可缺少的电子产品。手机相册等应用可以根据图片的某些特征，例如拍摄时间、地点、人脸图像等将具有相同特征的图片筛选出来。生成视频，供用户进行查阅。
发明内容
本申请实施例提供一种视频创建方法及相关装置，有利于提高生成的视频的精确性和可靠性。
第一方面，本申请实施例提供一种视频创建方法，应用于电子设备，所述方法包括：
提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频；
根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征；
根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题；
从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频。
第二方面，本申请实施例提供一种视频创建装置，所述视频创建装置包括提取单元、处理单元、确定单元和选取单元，其中，
所述提取单元，用于提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频；
所述处理单元，用于根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征；
所述确定单元，用于根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题；
所述选取单元，用于从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面任一方法中的步骤的指令。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。
可以看出，在本申请实施例中，电子设备首先提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频，其次，根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征，再次，根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题，最后，从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频。由于电子设备在检测到目标图片集合中的多张图片时提取到多张图片的特征信息，根据特征信息将多张图片分为了多个图集，再根据每个图集的图集特征确定每个图集和目标主题的关联度，选取关联度大于预设阈值的至少一个图集中的图片生成视频，使得生成的视频中的每张图片都和目标主题高度相关，有利于提高视频内容的可靠性可准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或背景技术中的技术方案，下面将对本申请实施例或背景技术中所需要使用的附图进行说明。
图1A是一种智能手机的程序运行空间的示意图；
图1B是一种安卓系统的系统架构图；
图2是本申请实施例提供的一种视频创建方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的另一种视频创建方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的另一种视频创建方法的流程示意图；
图5是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的一种视频创建装置的功能单元组成框图。
具体实现方式
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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
以下分别进行详细说明。
本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”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它步骤或单元。
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。
如图1A所示，目前智能手机等电子设备一般设置有程序运行空间，该程序运行空间包括用户空间和操作系统空间，其中，用户空间运行有一个或多个应用程序，该一个或多个应用程序为电子设备安装的第三方应用程序，本申请实施例所描述的视频创建方法对应的软件算法运行在用户空间，操作系统空间运行有电子设备的操作系统。
该电子设备具体可以运行安卓Android系统、苹果公司开发的移动操作系统iOS等，此处不做唯一限定。如图1B所示，以所述电子设备运行有Android系统为例，对应的用户空间包括该Android系统中的应用层(Applications)，操作系统空间可以包括该Android系统中的应用程序框架层(Application Framework)、系统运行库层(包括系统运行库层Libraries和Android运行时Android Runtime)、Linux内核层(Linux Kernel)。其中，应用层上包括各类与用户直接交互的应用程序，或由Java语言编写的运行于后台的服务程序。例如，智能手机上实现的常见基本功能的程序，诸如短消息业务(Short MessagingService，SMS)短信，电话拨号，图片浏览器，日历，游戏，地图，万维网(World Wide Web，Web)浏览器等程序，以及开发人员开发的其他应用程序。应用程序框架层提供开发Android应用程序所需的一系列类库，能够用于重用组件，也可以通过继承实现个性化的扩展。系统运行库层是应用程序框架的支撑，为Android系统中的各个组件提供服务。系统运行库层由系统类库和Android运行时构成。Android运行时包含核心库和Dalvik虚拟机两部分。Linux内核层用于实现硬件设备驱动，进程和内存管理，网络协议栈，电源管理，无线通信等核心功能。
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(例如智能手表、智能手环、计步器等)、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(terminal device)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2，图2是本申请实施例提供了一种视频创建方法的流程示意图，应用于电子设备，本视频创建方法包括：
S201，电子设备提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频。
其中，目标图片集合可以是由电子设备选取的多张图片集合，图片的选取方式可以是随机选取的一定数量的多张图片，也可以是按照一定规则选取在相册里最新存储的多张图片，如相册里最近一个月内更新的图片，也可以是直接选取相册里所有的图片，也可以是由用户选取多张图片，用户在执行视频生成操作时，可以自行选取多张图片生成视频。
其中，根据多张目标照片生成的视频可以是相册回忆视频，保存生成的回忆视频，用户可通过打开相册等操作查看回忆视频，回忆视频中的图片关联度很高，通过观看回忆视频可唤起用户拍摄目标照片时的回忆，场景重现，也是一种美好的记录生活的方式。
其中，电子设备提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频，每张图片包括多种特征信息，电子设备可以提取由用户预设的多种特征信息。
S202，所述电子设备根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征。
其中，根据图片的特征信息将多张图片分为多个图集，将某一种特征信息相同的至少一张图片分配到一个图集，每个图集对应一个图集特征，图集特征表明该图集中的至少一张图片具有共同特征。
其中，目标图片可能同时具有特征A和特征B，当图集一是包含特征A的所有图片集合时，图集一包括目标图片，当图集二是包含特征B的所有图片集合时，图集二包括目标图片，因此目标图片可能同时在图集一和图集二，不仅仅是在一个图集中。
S203，所述电子设备根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题。
其中，不同图集对应不同的图集特征，当前要生成的视频的目标主题决定了每个图集中的图片是否适合生成视频，根据每个图集的图集特征，确定每个图集和目标主题的关联度，是否符合视频的主题。
S204，所述电子设备从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频。
可以看出，在本申请实施例中，电子设备首先提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频，其次，根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征，再次，根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题，最后，从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频。由于电子设备在检测到目标图片集合中的多张图片时提取到多张图片的特征信息，根据特征信息将多张图片分为了多个图集，再根据每个图集的图集特征确定每个图集和目标主题的关联度，选取关联度大于预设阈值的至少一个图集中的图片生成视频，使得生成的视频中的每张图片都和目标主题高度相关，有利于提高视频内容的可靠性可准确性。
在一个可能的示例中，所述特征信息包括以下至少一种：拍摄地点信息、拍摄时间信息、人脸信息、人脸数目信息、人物服饰信息、图片颜色信息。
其中，每张图片包括多种特征信息，特征信息为拍摄地点信息时，例如拍摄地点为某个景点，可以将目标图片集合中在该景点拍摄的所有图片分为一个图集，将在景点A拍摄的图片分到一个图集，将在景点B拍摄的图片分到一个合集，也可以是图片中的内容包括景点A或景点B的内容，图集特征为拍摄具体，或者，拍摄地也可以是家里、学校、办公室等地点，将在这些地点拍摄的图片分到对应的图集。
其中，特征信息为拍摄时间信息时，例如，时间为节假日，将在某一年的国庆节拍摄的图片分到一个图集，在春节拍摄的图片分到一个图集，将在元旦节拍摄的图片分到一个图集，图集特征为拍摄具体节日。
其中，特征信息为人脸信息时，对相册中常见人脸进行识别，常见人脸即为相册中高频出现的人脸，标注常见人脸的身份信息，例如，常见人脸包括人脸A、人脸B、人脸C，将目标图片集合中包括人脸A的图片分到一个图集，包括人脸B的图片分到一个图集，包括人脸C的图片分到一个图集，图集特征为具体人脸。
其中，当特征信息为人脸数目信息时，识别目标图片集合中所有图片中的人脸数目，将人脸数目相同的图片分到一个图集，图集特征为具体人脸数目。
其中，当特征信息为人物服饰信息时，识别目标图片集合中所有图片中，人物穿着同一服饰的图片分为一个图集，例如将用户A穿着用一件衣服的图片分到一个图集，当穿的衣服不用，对应的图集也不同，服饰也可以是帽子、裤子等，在此不做唯一限定，图集特征可以是衣服、裤子、鞋子等。
其中，当特征信息为图片颜色信息时，图片颜色包括暗色系、亮色系、单色系、多色系等，因此可以将目标图片集合中所有图片中颜色较亮的图片分到一个图集，颜色较暗的图片分到一个图集，颜色单一的图片分到一个图集，颜色较多的分到一个图集，图集特征为图片具体的颜色特征。
综上，特征信息包括拍摄地点信息、拍摄时间信息、人脸信息、人脸数目信息、人物服饰信息、图片颜色信息中的至少一种，具有某一特征信息的图片还可以被划分为多个图集，图集特征为更具体的特征信息。
可见，本示例中，图片包括多种类型的特征信息，根据图片的特征信息可以将图片到不同的图集，每个图集中的图片具有共同特征，在以图集为单位进行图片的筛选，有利于提高生成的视频内容的可靠性。
在一个可能的示例中，所述多个图集包括第一图集和第二图集，所述第一图集的图集特征为人脸信息，所述第二图集的图集特征为人脸数目信息；所述根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，包括：对所述多张图片中的每张图片进行人脸识别，将具有相同人脸的图片关联到所述第一图集中；确定所述多张图片中的每张图片中的人脸数目，将人脸数目相同的图片关联到所述第二图集中，所述第一图集和所述第二图集中可包括相同图片。
其中，第一图集的图集特征为人脸信息，第二图集的图集特征为人脸数目信息，在对目标图片集合中的多张图片进行人脸识别之后，可将具有相同人脸的至少一张图片分到第一图集，用户人脸可以是某一个人的人脸，也可以是多个人的人脸，确定图片的中的人脸数目，将人脸数目相同的图片关联到第二图集中，因此，第一图集中的图片为人脸相同的图片，第二图集中的图片为人脸数目相同的图片，同时，一张图片可以同时出现在第一图集和第二图集中。
可见，本示例中，在确定第一图集的图集特征为人脸信息，第二图集的图集特征为人脸数目信息后，对目标图片集合中的每张图片进行人脸识别和人脸数目识别，确定划分到第一图集和第二图集中的图片，实现了对图片更细致的分类。
在一个可能的示例中，所述根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，包括：根据所述每个图集的图集特征确定所述每个图集的关键词，所述关键词用于表示对应图集的细节特征；根据所述每个图集的关键词的数目以及所述关键词和所述目标主题的相关性，确定所述每个图集和所述目标主题的关联度。
其中，视频对应的目标主题确定之后，需要在多个图集中选取符合目标主题的图集，从而将符合目标主题的图集中的图片选取出来生成视频。根据图集特征可确定每个图集的关键词，关键词可以是一个或者多个，关键词用户表示图集的细节特征，根据，每个图集的关键词的数目，以及关键词和目标主题的相关性确定每个图集和目标主题的关联度。
举例说明，目标主题为毕业季，图集一的特征信息是50个人脸数目，表明图集一种的图片可能是集体照、班级照或者毕业照，对应关键词为夏天、校园、笑容，图集二的特征信息是穿着同一件衣服，对应关键词是校服，可见，图集一的关键词数目比图集二的关键词数目更多，且和目标主题毕业季的相关性很强，因此图集一盒目标主题的关联度高于图集二和目标主题的关联度。
可见，本示例中，获取每个图集的关键词，关键词用于表述体积更细节的特征，根据关键词的数量以及和目标主题的相关性，可确定不同图集和目标主题的关联度，有利于对多个图集进一步进行筛选，选取更为适合生成视频的图集。
在一个可能的示例中，所述从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频，包括：获取关联度大于预设阈值的至少一个图集；根据关联度排序所述至少一个图集得到图集序列，所述关联度越高的图集排序越靠前；确定所述图集序列中每个图集需要被筛选的图片数量；按照所述图片数量从所述图集序列中筛选出多张目标图片，所述目标图片中不包含重复图片；根据所述图集序列中每个图集的顺序，确定所述每个图集中被筛选出的目标图片的播放顺序；根据所述多张目标图片和所述播放顺序生成视频。
其中，在确定每个图集和目标主题的关联度之后，选取关联度大于预设阈值的至少一个图集，由于可能存在和目标主题完全不相关的图片，例如网络下载图片、卡通图片等、和目标主题的关联度可能为零，排除掉关联度低的图集，将关联度较高的图集进行排序得到图集序列，每个图集中的图片数量可能是不同的也可能是相同的，从多个图集中选取一定数量的目标图片，其中，在检测到图片已经在某个图集中被选取过后，在另一图集中也有该图片时，不予重复选取，依次从多个图集中选取到多张目标图片后，根据图集序列中每个图集的排序，确定选取出来的图片的播放顺序，将多张目标图片按照播放顺序生成视频。
可见，本示例中，从每个图集中选取出来多张目标图片，再根据目标图片所在的图集的关联度排序，确定目标图片的播放顺序，图集在图集序列中的排序越靠前，该图集中选取出来的目标图片的播放顺序越靠前，因此在播放视频时，可以先看到和目标主题关联度更高的图片，提高了视频的可观赏性和一致性。
与所述图2所示的实施例一致的，请参阅图3，图3是本申请实施例提供的一种视频创建方法的流程示意图，应用于电子设备。如图所示，本视频创建方法包括：
S301，所述电子设备提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频。
S302，所述电子设备根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征。
S303，所述电子设备根据所述每个图集的图集特征确定所述每个图集的关键词，所述关键词用于表示所述图集的细节特征。
S304，所述电子设备根据所述每个图集的关键词的数目以及所述关键词和所述目标主题的相关性，确定所述每个图集和所述目标主题的关联度。
S305，所述电子设备从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频。
可以看出，在本申请实施例中，电子设备首先提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频，其次，根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征，再次，根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题，最后，从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频。由于电子设备在检测到目标图片集合中的多张图片时提取到多张图片的特征信息，根据特征信息将多张图片分为了多个图集，再根据每个图集的图集特征确定每个图集和目标主题的关联度，选取关联度大于预设阈值的至少一个图集中的图片生成视频，使得生成的视频中的每张图片都和目标主题高度相关，有利于提高视频内容的可靠性可准确性。
此外，获取每个图集的关键词，关键词用于表述体积更细节的特征，根据关键词的数量以及和目标主题的相关性，可确定不同图集和目标主题的关联度，有利于对多个图集进一步进行筛选，选取更为适合生成视频的图集。
与所述图2所示的实施例一致的，请参阅图4，图4是本申请实施例提供的一种视频创建方法的流程示意图，应用于电子设备。如图所示，本视频创建方法包括：
S401，所述电子设备提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频。
S402，所述电子设备根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征。
S403，所述电子设备根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题。
S404，所述电子设备获取关联度大于预设阈值的至少一个图集。
S405，所述电子设备根据关联度排序所述至少一个图集得到图集序列，所述关联度越高的图集排序越靠前。
S406，所述电子设备确定所述图集序列中每个图集需要被筛选的图片数量。
S407，所述电子设备按照所述图片数量从所述图集序列中筛选出多张目标图片，所述目标图片中不包含重复图片。
S408，所述电子设备根据所述图集序列中每个图集的顺序，确定所述每个图集中被筛选出的目标图片的播放顺序。
S409，所述电子设备根据所述多张目标图片和所述播放顺序生成视频。
可以看出，在本申请实施例中，电子设备首先提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频，其次，根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征，再次，根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题，最后，从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频。由于电子设备在检测到目标图片集合中的多张图片时提取到多张图片的特征信息，根据特征信息将多张图片分为了多个图集，再根据每个图集的图集特征确定每个图集和目标主题的关联度，选取关联度大于预设阈值的至少一个图集中的图片生成视频，使得生成的视频中的每张图片都和目标主题高度相关，有利于提高视频内容的可靠性可准确性。
此外，从每个图集中选取出来多张目标图片，再根据目标图片所在的图集的关联度排序，确定目标图片的播放顺序，图集在图集序列中的排序越靠前，该图集中选取出来的目标图片的播放顺序越靠前，因此在播放视频时，可以先看到和目标主题关联度更高的图片，提高了视频的可观赏性和一致性。
与所述图2、图3、图4所示的实施例一致的，请参阅图5，图5是本申请实施例提供的一种电子设备500的结构示意图，该电子设备500运行有一个或多个应用程序和操作系统，如图所示，该电子设备500包括处理器510、存储器520、通信接口530以及一个或多个程序521，其中，所述一个或多个程序521被存储在所述存储器520中，并且被配置由所述处理器510执行，所述一个或多个程序521包括用于执行以下步骤的指令；
提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频；
根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征；
根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题；
从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频。
可以看出，在本申请实施例中，电子设备首先提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频，其次，根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征，再次，根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题，最后，从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频。由于电子设备在检测到目标图片集合中的多张图片时提取到多张图片的特征信息，根据特征信息将多张图片分为了多个图集，再根据每个图集的图集特征确定每个图集和目标主题的关联度，选取关联度大于预设阈值的至少一个图集中的图片生成视频，使得生成的视频中的每张图片都和目标主题高度相关，有利于提高视频内容的可靠性可准确性。
在一个可能的示例中，所述特征信息包括以下至少一种：拍摄地点信息、拍摄时间信息、人脸信息、人脸数目信息、人物服饰信息、图片颜色信息。
在一个可能的示例中，所述多个图集包括第一图集和第二图集，所述第一图集的图集特征为人脸信息，所述第二图集的图集特征为人脸数目信息；在所述根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集方面，所述程序中的指令具体用于执行以下操作：对所述多张图片中的每张图片进行人脸识别，将具有相同人脸的图片关联到所述第一图集中；确定所述多张图片中的每张图片中的人脸数目，将人脸数目相同的图片关联到所述第二图集中，所述第一图集和所述第二图集中可包括相同图片。
在一个可能的示例中，在所述根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度方面，所述程序中的指令具体用于执行以下操作：根据所述每个图集的图集特征确定所述每个图集的关键词，所述关键词用于表示所述图集的细节特征；根据所述每个图集的关键词的数目以及所述关键词和所述目标主题的相关性，确定所述每个图集和所述目标主题的关联度。
在一个可能的示例中，在所述从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频方面，所述程序中的指令具体用于执行以下操作：获取关联度大于预设阈值的至少一个图集；根据关联度排序所述至少一个图集得到图集序列，所述关联度越高的图集排序越靠前；确定所述图集序列中每个图集需要被筛选的图片数量；按照所述图片数量从所述图集序列中筛选出多张目标图片，所述目标图片中不包含重复图片；根据所述图集序列中每个图集的顺序，确定所述每个图集中被筛选出的目标图片的播放顺序；根据所述多张目标图片和所述播放顺序生成视频。
上述实施例主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，电子设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本申请实施例可以根据所述方法示例对电子设备进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。所述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，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。
下面为本发明装置实施例，本发明装置实施例用于执行本发明方法实施例所实现的方法。如图6所示的视频创建装置600，应用于该电子设备，所述视频创建装置包括提取单元601、处理单元602、确定单元603和选取单元604，其中，
所述提取单元601，用于提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频；
所述处理单元602，用于根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征；
所述确定单元603，用于根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题；
所述选取单元604，用于从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频。
其中，所述视频创建装置还可以包括存储单元605，用于存储电子设备的程序代码和数据。所述提取单元601、处理单元602、确定单元603和选取单元604可以是处理器，存储单元605可以是存储器。
可以看出，在本申请实施例中，电子设备首先提取目标图片集合中多张图片的特征信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频，其次，根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征，再次，根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题，最后，从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频。由于电子设备在检测到目标图片集合中的多张图片时提取到多张图片的特征信息，根据特征信息将多张图片分为了多个图集，再根据每个图集的图集特征确定每个图集和目标主题的关联度，选取关联度大于预设阈值的至少一个图集中的图片生成视频，使得生成的视频中的每张图片都和目标主题高度相关，有利于提高视频内容的可靠性可准确性。
在一个可能的示例中，所述特征信息包括以下至少一种：拍摄地点信息、拍摄时间信息、人脸信息、人脸数目信息、人物服饰信息、图片颜色信息。
在一个可能的示例中，所述多个图集包括第一图集和第二图集，所述第一图集的图集特征为人脸信息，所述第二图集的图集特征为人脸数目信息；在所述根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集方面，所述处理单元602具体用于：对所述多张图片中的每张图片进行人脸识别，将具有相同人脸的图片关联到所述第一图集中；以及用于确定所述多张图片中的每张图片中的人脸数目，将人脸数目相同的图片关联到所述第二图集中，所述第一图集和所述第二图集中可包括相同图片。
在一个可能的示例中，在所述根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度方面，所述确定单元603具体用于：根据所述每个图集的图集特征确定所述每个图集的关键词，所述关键词用于表示所述图集的细节特征；以及用于根据所述每个图集的关键词的数目以及所述关键词和所述目标主题的相关性，确定所述每个图集和所述目标主题的关联度。
在一个可能的示例中，在所述从关联度大于预设阈值的至少一个图集中选取一张或多张目标图片生成视频发方面，所述选取单元604具体用于：获取关联度大于预设阈值的至少一个图集；以及用于根据关联度排序所述至少一个图集得到图集序列，所述关联度越高的图集排序越靠前；以及用于确定所述图集序列中每个图集需要被筛选的图片数量；以及用于按照所述图片数量从所述图集序列中筛选出多张目标图片，所述目标图片中不包含重复图片；以及用于根据所述图集序列中每个图集的顺序，确定所述每个图集中被筛选出的目标图片的播放顺序；以及用于根据所述多张目标图片和所述播放顺序生成视频。
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一方法的部分或全部步骤，上述计算机包括电子设备。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，上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，上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一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括电子设备。
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，例如上述单元的划分，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。
上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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元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上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(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、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、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：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 (6)

1.一种视频创建方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：
提取目标图片集合中多张图片的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一种：拍摄地点信息、拍摄时间信息、人脸信息、人脸数目信息、人物服饰信息、图片颜色信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频；
根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征；
根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题；
获取关联度大于预设阈值的至少一个图集；
根据关联度排序所述至少一个图集得到图集序列，所述关联度越高的图集排序越靠前；
确定所述图集序列中每个图集需要被筛选的图片数量；
按照所述图片数量从所述图集序列中筛选出多张目标图片，所述目标图片中不包含重复图片；
根据所述图集序列中每个图集的顺序，确定所述每个图集中被筛选出的目标图片的播放顺序；
根据所述多张目标图片和所述播放顺序生成视频；
其中，所述根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，包括：根据所述每个图集的图集特征确定所述每个图集的关键词，所述关键词用于表示所述图集的细节特征；根据所述每个图集的关键词的数目以及所述关键词和所述目标主题的相关性，确定所述每个图集和所述目标主题的关联度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个图集包括第一图集和第二图集，所述第一图集的图集特征为人脸信息，所述第二图集的图集特征为人脸数目信息；所述根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，包括：
对所述多张图片中的每张图片进行人脸识别，将具有相同人脸的图片关联到所述第一图集中；
确定所述多张图片中的每张图片中的人脸数目，将人脸数目相同的图片关联到所述第二图集中，所述第一图集和所述第二图集中可包括相同图片。
3.一种视频创建装置，其特征在于，应用于电子设备，所述视频创建装置包括提取单元、处理单元、确定单元和选取单元，其中，
所述提取单元，用于提取目标图片集合中多张图片的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一种：拍摄地点信息、拍摄时间信息、人脸信息、人脸数目信息、人物服饰信息、图片颜色信息，所述目标图片集合包括待选取的多张目标图片，所述目标图片用于生成视频；
所述处理单元，用于根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集，所述多个图集中每个图集包括至少一张图片，所述每个图集对应一个图集特征，所述图集特征用于表示所述图集中的至少一张图片的共同特征；
所述确定单元，用于根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，所述目标主题为所述视频的主题，其中，所述根据所述多个图集中每个图集的图集特征确定所述每个图集与目标主题的关联度，包括：根据所述每个图集的图集特征确定所述每个图集的关键词，所述关键词用于表示所述图集的细节特征；根据所述每个图集的关键词的数目以及所述关键词和所述目标主题的相关性，确定所述每个图集和所述目标主题的关联度；
所述选取单元，用于获取关联度大于预设阈值的至少一个图集；根据关联度排序所述至少一个图集得到图集序列，所述关联度越高的图集排序越靠前；确定所述图集序列中每个图集需要被筛选的图片数量；按照所述图片数量从所述图集序列中筛选出多张目标图片，所述目标图片中不包含重复图片；根据所述图集序列中每个图集的顺序，确定所述每个图集中被筛选出的目标图片的播放顺序；根据所述多张目标图片和所述播放顺序生成视频。
4.根据权利要求3所述的视频创建装置，其特征在于，所述多个图集包括第一图集和第二图集，所述第一图集的图集特征为人脸信息，所述第二图集的图集特征为人脸数目信息；在所述根据所述特征信息将所述多张图片分为多个图集方面，所述处理单元具体用于：对所述多张图片中的每张图片进行人脸识别，将具有相同人脸的图片关联到所述第一图集中；以及用于确定所述多张图片中的每张图片中的人脸数目，将人脸数目相同的图片关联到所述第二图集中，所述第一图集和所述第二图集中可包括相同图片。
5.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器、通信接口，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，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-2任一项所述的方法中的步骤的指令。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-2任一项所述的方法。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109618222B (zh) * 2018-12-27 2019-11-22 北京字节跳动网络技术有限公司 一种拼接视频生成方法、装置、终端设备及存储介质
CN111382628B (zh) * 2018-12-28 2023-05-16 成都云天励飞技术有限公司 同行判定方法及装置
CN109933689A (zh) * 2019-03-11 2019-06-25 深圳市星火电子工程公司 一种基于ai算法的视频库关联方法及系统
CN111669620A (zh) * 2020-06-05 2020-09-15 北京字跳网络技术有限公司 主题视频生成方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN112035685B (zh) * 2020-08-17 2024-06-18 中移（杭州）信息技术有限公司 相册视频生成方法、电子设备和存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017020451A1 (zh) * 2015-08-03 2017-02-09 百度在线网络技术（北京）有限公司 信息推送方法和装置
WO2017025040A1 (zh) * 2015-08-12 2017-02-16 北京金山安全软件有限公司 图片视频播放时的图片切换方法及图片切换装置
WO2018014759A1 (zh) * 2016-07-18 2018-01-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种聚类数据表的展现方法、装置和系统
WO2018119593A1 (zh) * 2016-12-26 2018-07-05 华为技术有限公司 一种语句推荐方法及装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2000062198A2 (en) * 1999-04-13 2000-10-19 Indraweb.Com, Inc. Systems and methods for employing an orthogonal corpus for document indexing
GB2463669A (en) * 2008-09-19 2010-03-24 Motorola Inc Using a semantic graph to expand characterising terms of a content item and achieve targeted selection of associated content items
US20140341449A1 (en) * 2011-09-23 2014-11-20 Hamid Reza TIZHOOSH Computer system and method for atlas-based consensual and consistent contouring of medical images
CN104299001B (zh) * 2014-10-11 2018-08-07 小米科技有限责任公司 生成影集的方法及装置
CN105893412A (zh) * 2015-11-24 2016-08-24 乐视致新电子科技（天津）有限公司 图像分享方法及装置
CN108121816B (zh) * 2017-12-28 2020-09-08 Oppo广东移动通信有限公司 图片分类方法、装置、存储介质及电子设备

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017020451A1 (zh) * 2015-08-03 2017-02-09 百度在线网络技术（北京）有限公司 信息推送方法和装置
WO2017025040A1 (zh) * 2015-08-12 2017-02-16 北京金山安全软件有限公司 图片视频播放时的图片切换方法及图片切换装置
WO2018014759A1 (zh) * 2016-07-18 2018-01-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种聚类数据表的展现方法、装置和系统
WO2018119593A1 (zh) * 2016-12-26 2018-07-05 华为技术有限公司 一种语句推荐方法及装置

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