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申请/专利权人：广州简灿科技有限公司

摘要：本发明公开了基于AIGC的视频素材匹配方法，具体涉及视频素材检索匹配技术领域，所述处理方法包括如下步骤：对用户输入的参考视频进行结构化分解并进行初次匹配，得到初次匹配的视频素材集合，根据特征信息和质量信息建立视频素材初筛指数，对匹配的视频素材进行筛选，提高匹配的视频素材经过聚类分析后得到的主类特征与用户输入参考视频经过聚类分析后得到的主类特征之间的精准度，根据文本字幕处理信息和视觉交互信息建立语意联系指数，评估不同的视觉特征主类之间语意联系程度，进行二次匹配增加视频素材匹配的成功率提高用户的体验感，避免基于视觉特征的一一对应关系来匹配所需视频素材，结合视频中语意信息优化匹配机制，降低错误匹配的概率。

主权项：1.基于AIGC的视频素材匹配方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1，对用户输入的参考视频进行结构化分解，提取参考视频的视觉特征，根据提取的视觉特征与数据库中的视频素材进行一次匹配；步骤S2，根据特征信息和质量信息，建立视频素材初筛指数，将视频素材初筛指数与视频素材初筛指数参考阈值进行比较，对视频素材匹配集合中的视频素材进行筛选，得到初次筛选集合，包括：获取视频素材的特征信息以及质量信息，所述视频素材的特征信息包括视觉特征一致性量化值、视觉特征过剩占比率，所述质量信息包括视频素材的模糊度量系数；将视觉特征一致性量化值、视觉特征过剩占比率、视频素材的模糊度量系数分别标记为YZ、SZ、MH；若视频素材中提取的视觉特征全部包含参考视频中提取的视觉特征，则视觉特征一致性量化值的取值为1；反之，若视频素材中提取的视觉特征无法全部包含参考视频中提取的视觉特征，则视觉特征一致性量化值的取值为0；将视频素材中提取的视觉特征与参考视频中提取的视觉特征经过比较后，若仍有剩余的部分视觉特征存在，则将剩余的部分视觉特征标记为Si，i表示剩余的部分视觉特征的种类编号，i＝{1、2、...、e}，e为正整数，视觉特征过剩占比率的计算表达式如下：其中ZL为视频素材中提取的视觉特征种类总数；视频素材的模糊度量系数MH的计算公式为：其中，为每一帧图像均方误差的平均值，获取的表达式为：j表示每一帧图像的次序编号，j＝{1、2、...、u}，u为正整数，MSEj为每一帧图像的均方误差；将视觉特征一致性量化值、视觉特征过剩占比率、视频素材的模糊度量系数通过归一化处理，计算视频素材初筛指数，其表达式如下：式中，SP为视频素材初筛指数，a1、a2分别为视觉特征过剩占比率、视频素材的模糊度量系数的预设比例系数，其且a1、a2均大于0；步骤S3，分别对参考视频以及初次筛选集合中的视频素材所提取的视觉特征进行聚类分析得到不同的主类特征，根据文本字幕处理信息以及视觉交互信息，建立语意联系指数，评估不同的视觉特征主类之间语意联系程度，并根据语意联系指数将参考视频与初次筛选集合中的视频素材进行二次匹配，包括；采用K均值聚类分析方法对参考视频中提取的视觉特征进行聚类分析得到不同类型的主类特征；根据文本字幕处理信息以及视觉交互信息，建立语意联系指数，评估不同的视觉特征主类之间语意联系程度，所述文本字幕处理信息包括自然语言处理成功率，视觉交互信息包括视觉特征交互值；将自然语言处理成功率、视觉特征交互值分别标记为CG、IH；将自然语言处理成功率、视觉特征交互值通过归一化处理，计算语意联系指数，其表达式如下：YI＝lnb1*CG+b2*IH，式中，YI为语意联系指数，b1、b2分别为自然语言处理成功率、视觉特征交互值的预设比例系数，其且b1、b2均大于0；自然语言处理成功率是指运用自然语言处理技术处理多条文本信息后成功确定不同视觉特征间存在联系的占比率，其计算表达式如下：CG＝Z1Z2，其中，Z1为经过自然语言处理技术成功确定不同视觉特征间存在联系的文本数量，Z2为经过自然语言处理技术处理的文本总数；视觉特征交互值是指运用对象检测和跟踪技术以及计算机视觉技术对不同视觉特征间是否存在交互联系进行确定，并将交互次数进行累加得到视觉特征交互值；基于语意联系指数采用相似度匹配算法对参考视频以及初次筛选集合中的视频素材进行二次匹配，并输出匹配结果供用户选择。

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