一、特征提取算法总结大全？

1 HOG(histogram of Oriented Gradient,方向梯度直方图）

2 SIFT(Scale-invariant features transform,尺度不变特征变换）

3 SURF(Speeded Up Robust Features,加速稳健特征，对sift的改进）

4 DOG(Difference of Gaussian，高斯函数差分)

5 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式）

6 HAAR(haar-like ,haar类特征，注意haar是个人名，haar这个人提出了一个用作滤波器的小波，为这个滤波器命名为haar滤波器，后来有人把这个滤波器用到了图像上，就是图像的haar特征）

图像的一般提取特征方法：

1 灰度直方图，颜色直方图

2 均值，方差

3 信号处理类的方法：灰度共生矩阵，Tamura纹理特征，自回归纹理特征，小波变换。

4 傅里叶形状描述符，小波描述符

二、视频压缩算法？

视频的压缩算法是指将原始视频信号转换为有损或无损压缩后的格式，以减少文件大小，提高传输效率的算法。常用的视频压缩算法包括MPEG、DivX、H.264、H.265、VC-1等。

三、视频转文本算法？

首先在手机上打开我们需要用到的语音转文字的工具，进入应用后，可以看到它有两个功能，点击左侧的“录音识别”。

2.接着会进入录音识别的页面，点击中间的开始键，开始录制你需要识别转换的语音，录制完成后，按住暂停键结束。3.然后你录制的语音文件就转换成文字了，点击右下角的“保存”按钮，可保存识别的结果。4.如果语音识别不准确的地方，可以自己稍微修改一下。

四、智能视频算法

智能视频算法已经成为当今科技领域中备受关注的热门话题。随着人工智能的发展，智能视频算法在安防、交通、娱乐等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨智能视频算法的原理、应用和未来发展趋势。

1. 智能视频算法的原理

智能视频算法是指利用计算机视觉技术和人工智能技术，对视频图像进行分析、识别和处理的一系列算法。其核心原理基于深度学习和机器学习技术，通过训练模型和大数据分析，使计算机能够自动理解视频图像中的内容和上下文。

智能视频算法主要包括以下几个方面：

• 目标检测：通过分析视频图像中的像素点，识别出图像中的目标物体，并进行标记和跟踪。
• 行为识别：通过分析视频图像中目标物体的动作，判断其所属的行为类别，如行走、奔跑、交谈等。
• 智能分析：通过对视频图像进行深度学习和机器学习，提取有用的信息，并为后续应用提供决策支持。
• 视频预测：基于历史数据和模型训练，对未来视频图像进行预测和分析，提前发现潜在的风险和问题。

2. 智能视频算法的应用

智能视频算法在各个领域都有广泛的应用。下面我们将分别介绍其在安防、交通和娱乐方面的应用。

2.1 安防

在安防领域，智能视频算法可以通过监控摄像头对目标物体进行实时检测和识别，从而预警和防范潜在的安全隐患。例如，通过人脸识别技术，系统可以自动识别陌生人员，及时报警并采取相应措施。此外，智能视频算法还可以对视频图像进行智能分析，提取异常行为和事件，进一步加强安全防范。

2.2 交通

智能视频算法在交通领域也有着广泛应用。通过对交通路口和路段的视频图像进行分析，系统可以实时监测交通流量和车辆行驶情况，准确判断拥堵和事故发生的概率，从而为交通管理部门提供决策依据。此外，智能视频算法还可以通过车牌识别和违章检测等技术手段，对交通违法行为进行自动识别和处理。

2.3 娱乐

智能视频算法在娱乐业也有着广泛的应用。通过对游戏视频图像进行分析和处理，系统可以提供更加精准的动作捕捉和姿态识别。这为游戏开发者和玩家提供了更加沉浸式的游戏体验。同时，智能视频算法还可以通过对用户行为的分析，为广告和个性化推荐提供定制化的解决方案。

3. 智能视频算法的未来发展趋势

随着科技的不断发展和创新，智能视频算法的未来发展充满了无限可能。以下是智能视频算法未来可能的发展趋势：

• 更高的准确率：随着计算机硬件的提升和算法的优化，智能视频算法的准确率将会不断提高，能够更加精准地分析和识别视频图像中的内容。
• 更广泛的应用领域：智能视频算法将会在更多的领域得到应用，例如医疗、教育、物流等，为其他行业带来更多的创新和便利。
• 实时性能的提升：随着计算机算力和网络带宽的提升，智能视频算法将能够实现更快的实时分析和处理，为应用场景提供更高效的解决方案。
• 人机交互的改进：通过智能视频算法的发展，将会进一步改善人机交互的体验，使计算机能够更好地理解用户的意图和需求。

总之，智能视频算法作为人工智能技术的重要应用之一，已经在各个领域展现出强大的应用潜力。随着技术的进一步发展和创新，相信智能视频算法将会为我们的生活带来更多的便利和惊喜。

五、特征提取基本步骤？

特征提取步骤

卡方检验

1. 统计样本集中文档总数（N）。

2. 统计每个词的正文档出现频率（A）、负文档出现频率（B）、正文档不出现频率）、负文档不出现频率。

3.计算每个词的卡方值。

4.将每个词按卡方值从大到小排序，选取前k个词作为特征，k即特征维数。

信息增益

1. 统计正负分类的文档数:N1、N2。

2. 统计每个词的正文档出现频率（A）、负文档出现频率（B）、正文档不出现频率）、负文档不出现频率。

3. 计算信息熵

4. 计算每个词的信息增益

5. 将每个词按信息增益值从大到小排序，选取前k个词作为特征，k即特征维数

六、b站视频推广算法？

从b站角度来考虑，它在推荐视频的过程中一定会考虑用户的需求，所以依靠于数据平台，系统一定会选择一些优质的视频进行首页推荐或者排名的优化。那么系统是如何的依靠一些方法来完成对视频权重的认定的呢？

其实很简单，当某一个关键词成为热搜词之后，我们的视频恰好带有这首词，那么我们的视频就可能获得一个比较好的展现。当然，仅仅优化热搜词是远远不够的。

用户在搜到我们的视频之后一定会点击观看，但是端午的视频内容不够优质的时候，我们的内容可能会被用户选择为不与推荐，所以我们在操作第一站推广的过程中还是需要

七、dvd视频压缩算法？

仔细看看dvd说明书，如果支持的格式多，你用avi做容器，视频编码用dvd机支持的格式（如mpeg4编码），音频编码用mp3，码率根据自己需求的品质控制在300左右，可以先做一些样片，1分钟左右，看一下是否可以。 如果你对压缩不是很了解，那就别那么麻烦了。一张dvd碟片才几个钱，因为压缩时间很长，如果不是经常压缩，很可能压缩了很久却效果不理想，还不如用多买几个碟片合算。

八、b站视频推送算法？

01 B站的推送逻辑

B站的内容有直播、短视频和长视频三类，推送逻辑原则上都基于以下几点：

1. 用户行为

A 播放历史

最直接反应用户习惯和偏好的动作，是大数据算法的基本操作。

B. 播放时长

用户的播放时长，能够评判其对视频的兴趣度。

播放时间短，用户可能只是被播放量或标题吸引点进来随便看看， 实际并不偏好此类内容，平台将减少此类内容的推荐；

播放时间中等，用户可能偏好此类内容，但视频时长或质量影响观看完整度，这种情况下平台可能再进行几轮同质内容推荐，测试用户的实际偏好；

播放时间长，反映出这类内容正对用户兴趣，算法符合用户需求。

C. 点赞、收藏、评论等操作

用户的这些动作都是从长度、情感偏颇、可读性反映出用户对内容的喜好程度。

D. 关注和订阅

关注和订阅的up主、话题等，也会暴露用户的兴趣。

假设某一用户关注了巫师财经、半佛仙人、财经药丸，系统在评估用户爱好的时候也会贴上金融爱好者的标签。

E. 消费行为

B站用户的消费除了会员外，还有投币、打赏等消费，会留下交易金额、时间、类型等痕迹。

投币点赞收藏，三连走起

2. 用户身份

用户的身份信息包含性别、年龄、教育水平、地理位置等，允许访问通讯录、上网记录后，平台还可以获取到社交关系和其他产品使用情况，来辅助后台推算用户喜好。

3. 归类用户圈层

在完成对内容和用户的分析后，按照内容标签或行为对用户个体进行圈层划分，把权重和行为类似的多个个体划入同一圈子。

分区归类不同圈层用户

A. 内容类聚

内容和内容之间的相似度常用创作者相关信息来计算，数据表现用于排序展示在排行榜中。

这一算法通常用于热榜推荐场景。

B. 用户群分

根据用户喜欢的视频，找到和这些视频相似的内容再推荐给用户。根据用户喜欢的视频，找到和这位用户有类似偏好的用户，再把这个群体所偏好的视频推荐给用户。

02 B站up主与平台运营

1. 内容冷启动

对于一个B站内新生产的视频来说，一个过去创作更优质的up主的新内容在冷启动阶段获得更高推荐。

2. 持续创作能力

标题、关键词能创造偶然的爆款，获得稳定关注的是优质的内容和持续的创作输出。

up主可以有针对性的寻找自身擅长、热点度高的版块，固定更新周期。

3. 用户冷启动

从注册到活跃是一个从0到1的过程，up主可以通过在某频道的强曝光逐步探索用户的兴趣，锁定具体分区并逐渐缩小范围。

4. 内容多样性和质量优化

推荐算法的怪圈在于“信息茧房”：

越是消费某一类内容，系统越会推荐同类内容，其他内容被隔离在外。

九、Bilibili相关视频推荐算法？

先自答一下吧

1.首先通过Chrome对bilibili（以下简称B站）视频页面的接口进行了抓取，并在Postman上进行了调用测试（因为未可知B站是否允许公开接口地址，所以就不详细说明了，需要的可以尝试自行抓取或是私信和我联系）

2.随机选取了部分样本进行视频信息字段的获取和相关视频列表字段信息进行了获取，并使用WinMerger进行了文本内容的对比。

3.通过几组随机数据的信息比对，并未发现有强相关或者间接相关内容的字段

4.探寻之路目前止步于此...

以下为接口调用获取到的信息内容

// 此项为视频信息内容

{
    "code": 0,
    "message": "0",
    "ttl": 1,
    "data": {
        "aid": 36404316,
        "videos": 1,
        "tid": 85,
        "tname": "短片",
        "copyright": 1,
        "pic": "http://i0.hdslb.com/bfs/archive/36f578b9663f10fce7250a1852473a1850c0f4a2.png",
        "title": "a7m3高感不降噪slog-2调色测试",
        "pubdate": 1542733755,
        "ctime": 1542733755,
        "desc": "a7m3高感不降噪slog-2调色测试",
        "state": 0,
        "attribute": 16768,
        "duration": 91,
        "rights": {
            "bp": 0,
            "elec": 0,
            "download": 1,
            "movie": 0,
            "pay": 0,
            "hd5": 1,
            "no_reprint": 1,
            "autoplay": 1,
            "ugc_pay": 0
        },
        "owner": {
            "mid": 3408419,
            "name": "Nyapa苏",
            "face": "http://i2.hdslb.com/bfs/face/885ef8c9920a3c35a21de442f8aa1035f2aff323.jpg"
        },
        "stat": {
            "aid": 36404316,
            "view": 1,
            "danmaku": 0,
            "reply": 0,
            "favorite": 0,
            "coin": 0,
            "share": 0,
            "now_rank": 0,
            "his_rank": 0,
            "like": 0,
            "dislike": 0
        },
        "dynamic": "",
        "cid": 63914562,
        "dimension": {
            "width": 1920,
            "height": 1080,
            "rotate": 0
        },
        "no_cache": false,
        "pages": [
            {
                "cid": 63914562,
                "page": 1,
                "from": "vupload",
                "part": "a7m3不降噪slog-2调色测试_x264",
                "duration": 91,
                "vid": "",
                "weblink": "",
                "dimension": {
                    "width": 1920,
                    "height": 1080,
                    "rotate": 0
                }
            }
        ],
        "subtitle": {
            "allow_submit": false,
            "list": []
        }
    }
}

// 此项为相关视频列表信息内容（截取部分）

{
    "code": 0,
    "message": "0",
    "ttl": 1,
    "data": [
       {
            "aid": 34529325,
            "videos": 1,
            "tid": 86,
            "tname": "特摄",
            "copyright": 1,
            "pic": "//i0.hdslb.com/bfs/archive/6e530caab09f2cfbe3349fb3cb5a623224d8e7af.jpg",
            "title": "a7m3套机加如影s",
            "pubdate": 1540394011,
            "ctime": 1540394011,
            "desc": "-",
            "state": 0,
            "attribute": 16640,
            "duration": 88,
            "rights": {
                "bp": 0,
                "elec": 0,
                "download": 0,
                "movie": 0,
                "pay": 0,
                "hd5": 1,
                "no_reprint": 0,
                "autoplay": 1,
                "ugc_pay": 0
            },
            "owner": {
                "mid": 235166467,
                "name": "伟大的现实主义者",
                "face": "//static.hdslb.com/images/member/noface.gif"
            },
            "stat": {
                "aid": 34529325,
                "view": 492,
                "danmaku": 0,
                "reply": 4,
                "favorite": 2,
                "coin": 0,
                "share": 0,
                "now_rank": 0,
                "his_rank": 0,
                "like": 1,
                "dislike": 0
            },
            "dynamic": "#如影s##a7m3#素材拍少了，所以只有围着转的素材了，全部是120帧升格拍摄，亲喷，接受批评，还在学习中",
            "cid": 60491333,
            "dimension": {
                "width": 1920,
                "height": 1080,
                "rotate": 0
            }
        }]
}

十、图像特征提取和识别？

可以说图像匹配是图像识别的一种，图像识别是对图像根据特征进行分类，匹配是根据两幅图像之间的相似程度区分

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