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基于大数据分析的个性化影像内容推荐方法 

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申请/专利权人:深圳市永迦电子科技有限公司

摘要:本发明属于数据提取技术领域,本发明公开了基于大数据分析的个性化影像内容推荐方法;包括:采集影像内容数据,对影像内容数据中的图像数据进行初处理得到图像特征数据;将图像特征数据、视频数据与音频数据进行终处理获得影像特征数据集;采集用户行为数据,对用户行为数据进行预处理获得兴趣特征数据集;将影像特征数据集导入训练好的影像内容预测模型中,预测影像分类;将用户兴趣特征数据集导入训练好的用户兴趣预测模型中,预测用户兴趣偏好;将影像分类与用户兴趣偏好进行关联性计算,获得不同影像类别与用户兴趣偏好之间的关联程度;判断是否进行个性化影像内容推荐,有利于提高推荐的精准性,提升用户体验和满意度。

主权项:1.基于大数据分析的个性化影像内容推荐方法,其特征在于,包括:S1、采集影像内容数据,对影像内容数据中的图像数据进行初处理得到图像特征数据;将初处理后的影像内容数据进行终处理获得影像特征数据集;采集用户行为数据,对用户行为数据进行预处理获得用户兴趣特征数据集;S2、将影像特征数据集导入训练好的影像内容预测模型中,预测得到影像分类;S3、将用户兴趣特征数据集导入训练好的用户兴趣预测模型中,预测得到用户兴趣偏好;S4、将影像分类与用户兴趣偏好进行关联性计算,获得影像分类与用户兴趣偏好之间的关联程度;将影像分类与用户兴趣偏好之间的关联程度和预设阈值区间进行对比,根据对比结果判断是否进行个性化影像内容推荐;所述影像内容数据包括图像数据、视频数据和音频数据;所述图像数据包括图像的颜色特征、纹理特征和形状特征;对图像数据进行初处理包括颜色特征的提取、纹理特征的提取和形状特征的提取,得到图像特征数据;所述颜色特征的提取方法包括:通过直方图提取颜色特征,使用OpenCV库将目标图像转换为HSV颜色空间;HSV颜色空间包括色相、饱和度和明度三个分量构成;定义色相的取值范围为0到179度,饱和度和明度的取值范围为0到255度;将每个分量的取值范围均匀划分成n个子区域,得到个小区域;创建一个掩码,遍历图像中的每一个像素,将位于小区域内的像素标记为白色,而位于其他区域内的像素标记为黑色,并统计每个区域内的像素值;分别绘制小区域的色调、饱和度和明度的直方图,横坐标表示色相、饱和度和明度的取值范围,纵坐标表示像素数量;使用每个小区域的直方图作为特征向量,从绘制的直方图中提取颜色特征,进而获取目标图像的颜色特征;所述纹理特征的提取方法包括:对Gabor滤波器进行定义: ;其中,为滤波器的空间横纵坐标;为纹理频率参数;为滤波器的方向参数;为Gabor滤波器的相位偏移参数;σ为高斯函数的标准差;为滤波器的椭圆比率;设置的值为,设置的值为1.5;设置的值为0.5;将定义好的Gabor滤波器应用到待提取纹理特征的图像上;计算每个像素与Gabor滤波器的卷积结果:对于图像上的每个像素,随机选择一个区域,将Gabor滤波器与图像上的一个区域进行卷积操作,得到每个像素位置的Gabor滤波器响应值: ;其中,为卷积结果图像中位置处的像素值;为每个像素的横纵坐标;为原始图像中位置处的像素值;为Gabor滤波器在处的权值,为Gabor滤波器的横纵坐标;和分别为每个像素的横坐标偏移量和纵坐标偏移量;和为Gabor滤波器的半宽度和半高度;使用每个像素位置的Gabor滤波器响应值作为纹理特征;所述形状特征的提取方法包括:使用Sobel算子对图像进行边缘检测,对Sobel边缘检测的结果进行二值化处理,将图像转换为只包含黑色与白色两个像素值的二值图像,白色部分为边缘,黑色部分为背景;使用轮廓提取算法来识别并提取二值图像中的物体轮廓;使用Zernike矩来描述物体轮廓的形状特征;所述将初处理后的影像内容数据进行终处理获得影像特征数据集的方法包括:将影像内容数据中获取得到的图像特征数据、视频数据和音频数据进行加权融合;将图像特征数据记为;视频数据记为;音频数据记为;加权公式为;其中,为图像特征数据权重;为视频数据权重;为音频数据权重;对于加权公式中每个数据的权重设计,通过构建Lasso回归模型来学习图像特征数据、视频数据和音频数据的权重;将加权融合后影响内容数据中的图像特征数据、视频数据和音频数据进行标准差归一化处理,转换为具有均值为0和标准差为1的标准正态分布,消除数据之间的量纲影响,得到归一化后的影像特征数据集;所述用户行为数据包括影像浏览内容、影像收藏量与用户对影像的评分;通过采集用户使用影像应用程序的信息,获取用户行为数据;所述对用户行为数据进行预处理获得用户兴趣特征数据集的方法包括:对获取的用户行为数据进行标准差归一化处理,转换为具有均值为0和标准差为1的标准正态分布,消除数据之间的量纲影响,得到归一化后的用户行为数据集;将用户行为数据集采用密度聚类算法,识别出用户行为数据集中存在的异常值,将识别出的异常值剔除最终得到处理后的用户兴趣特征数据集。

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