專利名稱：視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計算機領(lǐng)域，特別涉及一種視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法以及一種視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著計算機、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)日益發(fā)展，視頻內(nèi)容的應用也日益廣泛，各種視頻類應用層出不窮。面對巨大的視頻類應用的市場，在視頻內(nèi)容播放時的廣告投放方式也應運而生。在目前的視頻內(nèi)容播放時的廣告投放方式中，通常是在視頻片段之間進行廣告內(nèi)容的 播放，例如電視節(jié)目的廣告時間、電視連續(xù)劇的不同劇集之間、網(wǎng)絡(luò)視頻點播時連續(xù)的兩段視頻內(nèi)容之間，且所播放的廣告內(nèi)容，通常是事先設(shè)定的某個廣告內(nèi)容，例如最新投放的新廣告、或者基于其他的選擇條件所確定的廣告，而廣告內(nèi)容是否與所播放的視頻內(nèi)容有連續(xù)性或者關(guān)聯(lián)性并不關(guān)心，例如，在汽車類視頻片段之后可能播放的是酒類的廣告，從而導致廣告內(nèi)容的插入很不自然，影響了視頻內(nèi)容與廣告內(nèi)容之間的連貫性。

發(fā)明內(nèi)容
基于此，針對上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明的目的在于提供一種視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法以及一種視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)，其可以提高視頻內(nèi)容與廣告內(nèi)容之間的連貫性。為達到上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案一種視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法，包括步驟讀取待插入廣告內(nèi)容的視頻幀；識別所述視頻幀以及該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集；計算確定廣告內(nèi)容庫中各廣告內(nèi)容與所述對象集的相似度；將相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻幀。一種視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng),包括視頻幀讀取模塊，用于讀取待插入廣告內(nèi)容的視頻幀；對象集識別模塊，用于識別所述視頻幀以及該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集；相似度最大廣告內(nèi)容確定模塊，用于計算確定廣告內(nèi)容庫中各廣告內(nèi)容與所述對象集的相似度，確定相似度最大的廣告內(nèi)容；廣告內(nèi)容插入模塊,用于將相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻中貞。根據(jù)本發(fā)明方案，其是在讀取了待插入廣告內(nèi)容的視頻幀之后，識別出該視頻幀以及該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集，并分別計算出廣告內(nèi)容庫中的各廣告內(nèi)容與該對象集的相似度，將相似度最大的廣告內(nèi)容插入到該視頻幀。由于相似度最大的廣告內(nèi)容具有與待插入廣告內(nèi)容的視頻幀的最大相似度，也就是說，該相似度最大的廣告內(nèi)容與連續(xù)播放的多個視頻的內(nèi)容是最相關(guān)的，將該相似度最大的廣告內(nèi)容插入上述視頻幀能夠更好地使得播放的視頻幀的內(nèi)容與廣告內(nèi)容之間存在連續(xù)性，從而提高了視頻內(nèi)容與廣告內(nèi)容之間的連貫性。


圖1是本發(fā)明的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法實施例一的流程示意圖；圖2是本發(fā)明的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法實施例二的流程示意圖；圖3是本發(fā)明的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)實施例一的結(jié)構(gòu)示意圖；圖4是本發(fā)明的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)實施例二的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式以下結(jié)合其中的較佳實施方式對本發(fā)明方案進行詳細闡述。在下述說明中，先針 對本發(fā)明的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法的實施例進行說明，再針對本發(fā)明的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)的實施例進行說明。實施例一圖1中示出了本發(fā)明的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法實施例一的流程示意圖。如圖1所示，本實施例一中的方法包括步驟步驟SlOl :讀取待插入廣告內(nèi)容的視頻幀；步驟S102 :識別所述視頻幀以及該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集；步驟S103 :計算確定廣告內(nèi)容庫中各廣告內(nèi)容與所述對象集的相似度；步驟S104 :將相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻幀。根據(jù)本實施例中的方案，其是在讀取了待插入廣告內(nèi)容的視頻幀之后，識別出該視頻幀以及該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集，并分別計算出廣告內(nèi)容庫中的各廣告內(nèi)容與該對象集的相似度，將相似度最大的廣告內(nèi)容插入到該視頻幀。由于相似度最大的廣告內(nèi)容具有與待插入廣告內(nèi)容的視頻幀的最大相似度，也就是說，該相似度最大的廣告內(nèi)容與連續(xù)播放的多個視頻的內(nèi)容是最相關(guān)的，將該相似度最大的廣告內(nèi)容插入上述視頻幀能夠更好地使得播放的視頻幀的內(nèi)容與廣告內(nèi)容之間存在連續(xù)性，從而提高了視頻內(nèi)容與廣告內(nèi)容之間的連貫性。其中，上述讀取待插入廣告內(nèi)容的視頻幀的方式、識別該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集的方式可以是采用目前已有的或者將來可能出現(xiàn)的任何一種方式進行。這里的預設(shè)數(shù)目，可以根據(jù)實際需要進行設(shè)定，例如0、1、2、……N等中的任意一個自然數(shù)。這里的對象集中的對象，可以是這些視頻幀中的任何種類的對象，也可以是特定種類的對象，例如酒類、汽車類、生活用品類、電子用品類、化妝品類等等，對象的種類可以不加以限制，也可以實現(xiàn)制成特定種類的對象，在此不予贅述。在計算確定廣告內(nèi)容庫中各廣告內(nèi)容與所述對象集相似度時，由于廣告內(nèi)容庫中有多個廣告內(nèi)容，對象集中有多個對象，因此，具體的確定相似度的方式可以是分別計算當前廣告內(nèi)容與對象集中各對象的相似度；根據(jù)當前廣告內(nèi)容與各對象的相似度綜合確定對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度。在根據(jù)當前廣告內(nèi)容與各對象的相似度綜合確定對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度時，具體的綜合確定方式可以基于實際需要進行設(shè)定，例如，可以是將當前廣告內(nèi)容與各對象的相似度中的最大值確定為對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度，也可以是將當前廣告內(nèi)容與各對象的相似度的平均值作為對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度，也可以是將當前廣告內(nèi)容與各對象的相似度的加權(quán)平均值作為對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度。在其中一個具體示例中記上述待插入廣告內(nèi)容的視頻幀為V ;記上述對象集為T，對象集T中的對象為ti，其中i=l、2、3、……η，η為自然數(shù)；記廣告內(nèi)容庫為Α，廣告內(nèi)容庫中的各廣告內(nèi)容記為aj，其中j = 1、2、3、……m，m為自然數(shù)。根據(jù)上述記錄方式，先計算確定出各廣告內(nèi)容aj與對象集T的相似度。以當前的廣告內(nèi)容aj為例，在計算確定該廣告內(nèi)容aj與對象集T中的各對象ti的相似度sij，具體的計算相似度的方式可以采用目前已有的以及將來出現(xiàn)的任何一種方式進行。對于對象集T中的各對象tl、t2、t3、……、tn，分別計算這些對象與廣告內(nèi)容aj
的相似度，從而分別得到對象集中的各對象與廣告內(nèi)容aj的相似度slj、s2j、s3j、......、
snj，再對這些相似度進行綜合，得到對象集與該廣告內(nèi)容aj的相似度sj。在對相似度進行綜合時，在其中一個方式中，可以是將各對象與該廣告內(nèi)容aj的相似度的平均值作為對象集與該廣告內(nèi)容aj的相似度sj，即s j=[sl j+s2 j+s3 j+......+snj] /η。在相似度進行綜合的另外一種方式中，可以是將各對象與該廣告內(nèi)容aj的相似度中的最大值作為對象集與該廣告內(nèi)容aj的相似度sj，SP sj=max{slj, s2j, s3j, ......, snj}。在相似度進行綜合的另外一種方式中，還可以是將各對象與該廣告內(nèi)容aj的相似度的加權(quán)平均值作為對象集與該廣告內(nèi)容aj的相似度SjjP :sj=[kl*s Ij+k2*s2j+k3*s3j+......+kn*snj]/[kl+k2+k3+......+kn]其中，1^1、1^2、1^3、......、kn 分別表示 si j、s2j、s3j、......、snj 的加權(quán)值,該加權(quán)
值可以根據(jù)實際需要進行確定。當然根據(jù)實際需要，也可以采用其他的綜合判定方式，在此不予窮舉?；谏鲜鐾瑯拥姆绞?，可以計算出其他的廣告內(nèi)容與對象集的相似度，分別記為sl、s2、s3、......、Sm。然后，基于這些相似度sl、s2、s3、......、sm中確定出最大相似度smax，
smax=max{sl、s2、s3、......、sm}，確定出該最大相似度smax對應的廣告內(nèi)容a。隨后，可將該最大相似度smax對應的廣告內(nèi)容插入上述待插入廣告內(nèi)容的視頻中貞V。實施例二圖2中示出了本發(fā)明的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法實施例二的流程示意圖，在本實施例中，與上述實施例一的不同之處主要在于，本實施例中基于廣告內(nèi)容的類型的不同采用不同的方式將該廣告內(nèi)容插入到視頻幀中。如圖2所示，本實施例二中的方法包括步驟步驟S201 :讀取待插入廣告內(nèi)容的視頻幀；步驟S202 :識別所述視頻幀以及該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集；
步驟S203 :計算確定廣告內(nèi)容庫中各廣告內(nèi)容與所述對象集的相似度；步驟S204:判斷相似度最大的廣告內(nèi)容是否為靜止圖像或者文字，若是，直接進入步驟S207，若否，進入步驟S205 ；步驟S205 :判斷該相似度最大的廣告內(nèi)容是否為多幀視頻，若是，進入步驟S206 ；步驟S206 :將該相似度最大的廣告內(nèi)容插入上述視頻幀之后的幀；步驟S207 :將該相似度最大的廣告內(nèi)容插入上述視頻幀的背景中。根據(jù)本實施例中的方案，其是在將相似度最大的廣告內(nèi)容插入視頻幀時，是基于該廣告內(nèi)容的類型的不同來實現(xiàn)插入， 當該相似度最大的廣告內(nèi)容是靜止圖像或者文字時，是將該相似度最大的廣告內(nèi)容插入到視頻幀的背景中，當該相似度最大的廣告內(nèi)容是多幀視頻時，是將該廣告內(nèi)容插入到該視頻幀之后的幀，實現(xiàn)了不同類型的廣告內(nèi)容的插入。其中，在上述判斷廣告內(nèi)容是否為禁止圖像或者文字時，以及在判斷廣告內(nèi)容是否為多幀視頻時，可以采用目前已有的或者將來出現(xiàn)的各種可能的方式進行判斷，在此不予詳加贅述。在本實施例的說明中，是以先對是否為靜止圖像或文字進行判斷、再對是否為多幀視頻進行判斷為例進行說明，基于實際應用需要，可以不限于上述的先后判定順序，對靜止圖像或文字、多幀視頻的判斷可以不分先后順序，也可以是同時進行。在其中一些具體的應用示例中，還可以是只對視頻圖像或文字進行判斷，也可以只是對多幀視頻進行判斷，具體的實現(xiàn)方式在此不再詳加贅述。本實施例中的其他技術(shù)特征與上述實施例一中的相同，在此不予多加贅述。根據(jù)上述本發(fā)明的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法，本發(fā)明還提供一種視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)，以下對本發(fā)明的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)的實施例進行詳細說明。實施例一圖3中示出了本發(fā)明的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)實施例一的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖3所示，本實施例一中的系統(tǒng)包括有視頻幀讀取模塊301，用于讀取待插入廣告內(nèi)容的視頻幀；對象集識別模塊302，用于識別所述視頻幀以及該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集；相似度最大廣告內(nèi)容確定模塊303，用于計算確定廣告內(nèi)容庫中各廣告內(nèi)容與所述對象集的相似度，并確定相似度最大的廣告內(nèi)容；廣告內(nèi)容插入模塊304,用于將相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻中貞。根據(jù)本實施例中的方案，其是在讀取了待插入廣告內(nèi)容的視頻幀之后，識別出該視頻幀以及該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集，并分別計算出廣告內(nèi)容庫中的各廣告內(nèi)容與該對象集的相似度，將相似度最大的廣告內(nèi)容插入到該視頻幀。由于相似度最大的廣告內(nèi)容具有與待插入廣告內(nèi)容的視頻幀的最大相似度，也就是說，該相似度最大的廣告內(nèi)容與連續(xù)播放的多個視頻的內(nèi)容是最相關(guān)的，將該相似度最大的廣告內(nèi)容插入上述視頻幀能夠更好地使得播放的視頻幀的內(nèi)容與廣告內(nèi)容之間存在連續(xù)性，從而提高了視頻內(nèi)容與廣告內(nèi)容之間的連貫性。其中，上述視頻幀讀取模塊301讀取待插入廣告內(nèi)容的視頻幀的方式、對象集識別模塊302識別該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集的方式可以是采用目前已有的或者將來可能出現(xiàn)的任何一種方式進行。這里的預設(shè)數(shù)目，可以根據(jù)實際需要進行設(shè)定，
例如O、1、2、......N等中的任意一個自然數(shù)。這里的對象集中的對象，可以是這些視頻幀
中的任何種類的對象，也可以是特定種類的對象，例如酒類、汽車類、生活用品類、電子用品類、化妝品類等等，對象的種類可以不加以限制，也可以實現(xiàn)制成特定種類的對象，在此不予贅述。相似度最大廣告內(nèi)容確定模塊303在計算確定廣告內(nèi)容庫中各廣告內(nèi)容與所述 對象集相似度時，由于廣告內(nèi)容庫中有多個廣告內(nèi)容，對象集中有多個對象，因此，具體的確定相似度的方式可以結(jié)合這多個對象來進行。如圖3所示，該相似度最大廣告內(nèi)容確定模塊303具體可以包括單對象相似度確定模塊3031，用于分別計算當前廣告內(nèi)容與所述對象集中各對象的相似度；相似度綜合確定模塊3032，用于根據(jù)當前廣告內(nèi)容與各所述對象的相似度綜合確定所述對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度，并根據(jù)所述對象集與各廣告內(nèi)容的相似度的大小確定相似度最大的廣告內(nèi)容。相似度綜合確定模塊3032在根據(jù)當前廣告內(nèi)容與各對象的相似度綜合確定對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度時，具體的綜合確定方式可以基于實際需要進行設(shè)定。在其中一種方式中，相似度綜合確定模塊3032可以是將當前廣告內(nèi)容與各對象的相似度中的最大值確定為對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度。在另一種方式中，相似度綜合確定模塊3032可以是將當前廣告內(nèi)容與各對象的相似度的平均值作為對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度。在另一種方式中，相似度綜合確定模塊3032還可以是將當前廣告內(nèi)容與各對象的相似度的加權(quán)平均值作為對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度。根據(jù)實際需要，相似度綜合確定模塊3032還可以采用其他的綜合判定方式來得到對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度，在此不予窮舉。實施例二圖4中示出了本發(fā)明的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)實施例二的結(jié)構(gòu)示意圖。在本實施例中，與上述實施例一的不同之處主要在于，本實施例二中還包括有廣告內(nèi)容類型判別模塊305。如圖4所示，本實施例二中的系統(tǒng)包括有視頻幀讀取模塊301，用于讀取待插入廣告內(nèi)容的視頻幀；對象集識別模塊302，用于識別所述視頻幀以及該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集；相似度最大廣告內(nèi)容確定模塊303，用于計算確定廣告內(nèi)容庫中各廣告內(nèi)容與所述對象集的相似度，并確定相似度最大的廣告內(nèi)容；廣告內(nèi)容類型判別模塊305，用于判斷所述相似度最大的廣告內(nèi)容的類型；廣告內(nèi)容插入模塊304，用于根據(jù)廣告內(nèi)容類型判別模塊305判定的類型，將相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻幀。在其中一個具體示例中，上述廣告內(nèi)容類型判別模塊305，可用于判斷上述相似度最大的廣告內(nèi)容是否為多幀視頻，此時，上述廣告內(nèi)容插入模塊304，可用于在廣告內(nèi)容類型判別模塊305判定相似度最大的廣告內(nèi)容為多幀視頻時，將相似度最大的廣告內(nèi)容插入上述視頻幀之后。在另一個具體示例中，上述廣告內(nèi)容類型判別模塊305，可用于判斷上述相似度最大的廣告內(nèi)容是否為靜止圖像或者文字，此時，上述所述廣告內(nèi)容插入模塊304，可用于在廣告內(nèi)容類型判別模塊305判定相似度最大的廣告內(nèi)容為靜止圖像或者文字時，將上述相似度最大的廣告內(nèi)容插入上述視頻幀的背景中。當然，基于實際需要，廣告內(nèi)容類型判別模塊305可以結(jié)合靜止圖像或者文字、多幀視頻進行判斷。在有其他類型的廣告內(nèi)容的情況下，還可以是基于或者結(jié)合其他類型對相似對最大的廣告內(nèi)容的類型進行判定。 本實施例二中的其他技術(shù)特征與上述實施例一中的相同，在此不予贅述。以上所述實施例僅表達了本發(fā)明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但并不能因此而理解為對本發(fā)明專利范圍的限制。應當指出的是，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬于本發(fā)明的保護范圍。因此，本發(fā)明專利的保護范圍應以所附權(quán)利要求為準。
權(quán)利要求
1.一種視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法，其特征在于，包括步驟讀取待插入廣告內(nèi)容的視頻幀；識別所述視頻幀以及該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集；計算確定廣告內(nèi)容庫中各廣告內(nèi)容與所述對象集的相似度；將相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻幀。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法，其特征在于，將相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻幀的方式包括判斷所述相似度最大的廣告內(nèi)容是否為多幀視頻；若是，將所述相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻幀之后。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法，其特征在于，將相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻幀的方式包括判斷所述相似度最大的廣告內(nèi)容是否為靜止圖像或者文字；若是，將所述相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻幀的背景中。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任意一項所述的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法，其特征在于，計算確定廣告內(nèi)容庫中各廣告內(nèi)容與所述對象集相似度的方式包括分別計算當前廣告內(nèi)容與所述對象集中各對象的相似度；根據(jù)當前廣告內(nèi)容與各所述對象的相似度綜合確定所述對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法，其特征在于將當前廣告內(nèi)容與各所述對象的相似度中的最大值確定為所述對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度；或者將當前廣告內(nèi)容與各所述對象的相似度的平均值作為所述對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度；或者將當前廣告內(nèi)容與各所述對象的相似度的加權(quán)平均值作為所述對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度。
6.一種視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)，其特征在于，包括視頻幀讀取模塊，用于讀取待插入廣告內(nèi)容的視頻幀；對象集識別模塊，用于識別所述視頻幀以及該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集;相似度最大廣告內(nèi)容確定模塊，用于計算確定廣告內(nèi)容庫中各廣告內(nèi)容與所述對象集的相似度，確定相似度最大的廣告內(nèi)容；廣告內(nèi)容插入模塊，用于將相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻幀。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)，其特征在于還包括廣告內(nèi)容類型判別模塊，用于判斷所述相似度最大的廣告內(nèi)容是否為多幀視頻；所述廣告內(nèi)容插入模塊，用于在所述廣告內(nèi)容類型判別模塊判定所述相似度最大的廣告內(nèi)容為多幀視頻時，將所述相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻幀之后。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)，其特征在于還包括廣告內(nèi)容類型判別模塊，用于判斷所述相似度最大的廣告內(nèi)容是否為靜止圖像或者文字；所述廣告內(nèi)容插入模塊，用于在所述廣告內(nèi)容類型判別模塊判定所述相似度最大的廣告內(nèi)容為靜止圖像或者文字時，將所述相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻幀的背景中。
9.根據(jù)權(quán)利要求6至8任意一項所述的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)，其特征在于，所述相似度比較確定模塊具體包括單對象相似度確定模塊，用于分別計算當前廣告內(nèi)容與所述對象集中各對象的相似度；相似度綜合確定模塊，用于根據(jù)當前廣告內(nèi)容與各所述對象的相似度綜合確定所述對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度，并根據(jù)所述對象集與各廣告內(nèi)容的相似度的大小確定相似度最大的廣告內(nèi)容。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的系統(tǒng)，其特征在于所述相似度綜合確定單元，用于將當前廣告內(nèi)容與各所述對象的相似度中的最大值確定為所述對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度；或者所述相似度綜合確定單元，用于將當前廣告內(nèi)容與各所述對象的相似度的平均值作為所述對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度；或者所述相似度綜合確定單元，用于將當前廣告內(nèi)容與各所述對象的相似度的加權(quán)平均值作為所述對象集與當前廣告內(nèi)容的相似度。
全文摘要
一種視頻內(nèi)容中自適應投放廣告的方法及系統(tǒng)，該方法包括步驟讀取待插入廣告內(nèi)容的視頻幀；識別所述視頻幀以及該視頻幀之前的預設(shè)數(shù)目視頻幀中的對象集；計算確定廣告內(nèi)容庫中各廣告內(nèi)容與所述對象集的相似度；將相似度最大的廣告內(nèi)容插入所述視頻幀。根據(jù)本發(fā)明方案，能夠更好地使得播放的視頻幀的內(nèi)容與廣告內(nèi)容之間存在連續(xù)性，提高了視頻內(nèi)容與廣告內(nèi)容之間的連貫性。
文檔編號H04N21/2668GK103024479SQ20121054828
公開日2013年4月3日 申請日期2012年12月17日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月17日
發(fā)明者朱定局, 楊望仙 申請人:深圳先進技術(shù)研究院