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申请/专利权人：广州市启点创意科技有限公司

摘要：一种基于用户权限的视频设计协作平台及方法，其通过视频项目创建者创建待处理视频项目，并设置所述待处理视频项目的基本信息，所述基本信息包括名称、描述、目标和时长；所述视频项目创建者指定视频项目成员；通过摄像头获取视频项目成员的人脸图像，并基于所述人脸图像为所述视频项目成员分配不同的角色以及指定用户权限；所述视频项目成员根据被分配的角色和用户权限进行相应地视频操作；通过所述视频项目创建者对所述待处理视频项目进行审核和发布，以及将所述待处理视频项目转交给其他有权限的所述视频项目成员进行后续处理。通过这种基于用户权限的视频设计协作平台，可以实现视频内容的高效创作、有效管理和优质交付。

主权项：1.一种基于用户权限的视频设计协作平台，其特征在于，包括：视频项目创建模块，用于通过视频项目创建者创建待处理视频项目，并设置所述待处理视频项目的基本信息，所述基本信息包括名称、描述、目标和时长；视频项目成员指定模块，用于所述视频项目创建者指定视频项目成员；项目成员角色和权限分配模块，用于通过摄像头获取视频项目成员的人脸图像，并基于所述人脸图像为所述视频项目成员分配不同的角色以及指定用户权限；视频处理模块，用于所述视频项目成员根据被分配的角色和用户权限进行相应地视频操作；权限移交模块，用于通过所述视频项目创建者对所述待处理视频项目进行审核和发布，以及将所述待处理视频项目转交给其他有权限的所述视频项目成员进行后续处理；所述项目成员角色和权限分配模块，包括：人脸图像采集单元，用于获取待验证对象的人脸图像；人脸特征提取单元，用于通过基于深度神经网络模型的人脸图像特征提取器对所述待验证对象的人脸图像进行特征提取以得到人脸特征图；人脸特征显化单元，用于对所述人脸特征图进行特征强化以得到显化人脸特征；用户权限指定单元，用于基于所述显化人脸特征，为所述待验证对象指定用户权限；所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型；所述人脸特征显化单元，包括：人脸空间特征增强子单元，用于将所述人脸特征图通过空间注意力模块以得到空间显化人脸特征图；人脸特征全感知子单元，用于将所述空间显化人脸特征图通过基于非局部神经网络模型的特征感知强化器以得到全域空间显化人脸特征图作为所述显化人脸特征；所述用户权限指定单元，包括：待验证对象身份标签检测子单元，用于将所述全域空间显化人脸特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待验证对象的身份标签；用户权限分配子单元，用于基于所述分类结果，为所述待验证对象指定用户权限；所述基于用户权限的视频设计协作平台还包括用于对基于卷积神经网络模型的人脸图像特征提取器、所述空间注意力模块、所述基于非局部神经网络模型的特征感知强化器和所述分类器进行训练的训练模块；所述训练模块，包括：训练数据采集单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括训练待验证对象的人脸图像，以及，所述待验证对象的身份标签的真实值；训练人脸特征提取单元，用于将所述训练待验证对象的人脸图像通过所述基于卷积神经网络模型的人脸图像特征提取器以得到训练人脸特征图；训练人脸特征空间增强单元，用于将所述训练人脸特征图通过所述空间注意力模块以得到训练空间显化人脸特征图；训练人脸特征感知强化单元，用于将所述训练空间显化人脸特征图通过所述基于非局部神经网络模型的特征感知强化器以得到训练全域空间显化人脸特征图；训练优化单元，用于对所述训练全域空间显化人脸特征图进行展开以得到训练全域空间显化人脸特征向量，并对所述训练全域空间显化人脸特征向量进行训练优化以得到优化训练全域空间显化人脸特征向量；分类损失单元，用于将所述优化训练全域空间显化人脸特征向量通过所述分类器以得到分类损失函数值；模型训练单元，用于基于所述分类损失函数值并通过梯度下降的方向传播来对所述基于卷积神经网络模型的人脸图像特征提取器、所述空间注意力模块、所述基于非局部神经网络模型的特征感知强化器和所述分类器进行训练；所述训练优化单元，用于：以如下优化公式对所述训练全域空间显化人脸特征向量进行训练优化以得到所述优化训练全域空间显化人脸特征向量；其中，所述优化公式为： 其中，是所述训练全域空间显化人脸特征向量，是所述训练全域空间显化人脸特征向量的第个特征值，和分别是所述训练全域空间显化人脸特征向量的1范数和2范数，是所述训练全域空间显化人脸特征向量的长度，且是与相关的权重超参数，是所述优化训练全域空间显化人脸特征向量的第个特征值。

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