移动终端真实内容解析系统的制作方法

1.本发明涉及移动终端领域，尤其涉及一种移动终端真实内容解析系统。


背景技术：

2.随着计算机技术的发展，移动终端从“以设备为中心”的模式进入“以人为中心”的模式，集成了嵌入式计算、控制技术、人工智能技术以及生物认证技术等，充分体现了以人为本的宗旨。由于软件技术的发展，移动终端可以根据个人需求调整设置，更加个性化。同时，移动终端本身集成了众多软件和硬件，功能也越来越强大。
3.现有技术中，在运行主播直播app的移动终端内，接收到的视频片段通常是由主播直播app提供的多种不同美颜模式添加美颜效果后的虚假、特效视频，虽然能够增加视频内容的娱乐性和美观性，也在一定程度上欺骗了观看这些视频片段的用户，至少应该提供一些去除美颜效果的选项以在鉴别到当前视频片段存在美颜模式时供用户选择。


技术实现要素：

4.为了解决上述问题，本发明提供了一种移动终端真实内容解析系统，针对现有技术中难以在用户所在的移动终端对添加美颜效果后的虚假、特效视频进行是否添加美颜效果的鉴别操作的技术问题，采用定制的视频帧选择机制以及多帧联合鉴别的模式基于神经网络执行美颜模式的有效鉴别，从而为移动终端的用户提供客观数据和更多选项。
5.根据本发明的一方面，提供了一种移动终端真实内容解析系统，所述系统包括：
6.视频缓存机构，设置在运行主播直播app的移动终端内，用于接收从直播视频服务器发送的视频片段并将所述视频片段作为当前视频片段进行缓存；
7.内容选择机构，与所述视频缓存机构连接，用于对构成所述当前视频片段的各个视频画面执行去重处理，以获得多个剩余画面；
8.分时处理机构，与所述内容选择机构连接，用于根据所述多个剩余画面分别对应的多个时间戳选择设定总数的数个均匀时间间隔的剩余画面以作为设定总数的数个输入内容；
9.模式鉴定器件，设置在所述移动终端内且与所述分时处理机构连接，用于将设定总数的数个输入内容输入到循环神经网络的输入端并运行所述循环神经网络以获得所述循环神经网络输出的美颜鉴定结果；
10.网络生成器件，与所述模式鉴定器件连接，用于生成所述模式鉴定器件需要的循环神经网络；
11.其中，生成所述模式鉴定器件需要的循环神经网络包括：将执行各次学习动作后的循环神经网络发送给所述模式鉴定器件以待所述模式鉴定器件使用；
12.其中，将执行各次学习动作后的循环神经网络发送给所述模式鉴定器件以待所述模式鉴定器件使用包括：循环神经网络被执行学习动作的次数与主播直播app存在的各种美颜模式的算法复杂度的均值正向关联；
13.其中，根据所述多个剩余画面分别对应的多个时间戳选择设定总数的数个均匀时间间隔的剩余画面以作为设定总数的数个输入内容包括：设定总数的取值与主播直播app存在的美颜模式的总数成正比。
14.由此可见，本发明至少具有以下三处显著的技术进步：
15.第一、在运行主播直播app的移动终端，对主播当前视频片段是否使用美颜模式进行基于循环神经网络的多帧画面集中辨识，从而为使用移动终端用户提供真实信息；第二、每一主播直播app建立的循环神经网络结构不同，具体地，循环神经网络被执行学习动作的次数与主播直播app存在的各种美颜模式的算法复杂度的均值正向关联，以及循环神经网络的输入端的数量与主播直播app存在的美颜模式的总数成正比；第三、将主播当前视频片段执行去重以及时间均匀处理以获得用作循环神经网络的输入内容的多帧画面，从而提升了执行辨识的参考数据的客观性。
附图说明
16.以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
17.图1为根据本发明第一实施方案示出的移动终端真实内容解析系统的结构方框图。
18.图2为根据本发明第二实施方案示出的移动终端真实内容解析系统的结构方框图。
19.图3为根据本发明第三实施方案示出的移动终端真实内容解析系统的结构方框图。
具体实施方式
20.下面将参照附图对本发明的移动终端真实内容解析系统的实施方案进行详细说明。
21.根据手机app安装来源不同，又可分为移动终端预装软件和用户自己安装的第三方应用软件。移动终端预装软件一般指移动终端出厂自带、或第三方刷机渠道预装到消费者移动终端当中、且消费者无法自行删除的应用或软件。除了移动终端预装软件之外，还有用户从移动终端应用市场自己下载安装的第三方手机app，下载类型主要集中在社交社区类软件。现有技术中，在运行主播直播app的移动终端内，接收到的视频片段通常是由主播直播app提供的多种不同美颜模式添加美颜效果后的虚假、特效视频，虽然能够增加视频内容的娱乐性和美观性，也在一定程度上欺骗了观看这些视频片段的用户，至少应该提供一些去除美颜效果的选项以在鉴别到当前视频片段存在美颜模式时供用户选择。
22.为了克服上述不足，本发明搭建了一种移动终端真实内容解析系统，能够有效解决相应的技术问题。
23.本发明至少具有以下三处显著的技术进步：
24.第一、在运行主播直播app的移动终端，对主播当前视频片段是否使用美颜模式进行基于循环神经网络的多帧画面集中辨识，从而为使用移动终端用户提供真实信息；第二、每一主播直播app建立的循环神经网络结构不同，具体地，循环神经网络被执行学习动作的次数与主播直播app存在的各种美颜模式的算法复杂度的均值正向关联，以及循环神经网
络的输入端的数量与主播直播app存在的美颜模式的总数成正比；第三、将主播当前视频片段执行去重以及时间均匀处理以获得用作循环神经网络的输入内容的多帧画面，从而提升了执行辨识的参考数据的客观性。
25.图1为根据本发明第一实施方案示出的移动终端真实内容解析系统的结构方框图，所述系统包括：
26.视频缓存机构，设置在运行主播直播app的移动终端内，用于接收从直播视频服务器发送的视频片段并将所述视频片段作为当前视频片段进行缓存；
27.内容选择机构，与所述视频缓存机构连接，用于对构成所述当前视频片段的各个视频画面执行去重处理，以获得多个剩余画面；
28.分时处理机构，与所述内容选择机构连接，用于根据所述多个剩余画面分别对应的多个时间戳选择设定总数的数个均匀时间间隔的剩余画面以作为设定总数的数个输入内容；
29.模式鉴定器件，设置在所述移动终端内且与所述分时处理机构连接，用于将设定总数的数个输入内容输入到循环神经网络的输入端并运行所述循环神经网络以获得所述循环神经网络输出的美颜鉴定结果；
30.网络生成器件，与所述模式鉴定器件连接，用于生成所述模式鉴定器件需要的循环神经网络；
31.其中，生成所述模式鉴定器件需要的循环神经网络包括：将执行各次学习动作后的循环神经网络发送给所述模式鉴定器件以待所述模式鉴定器件使用；
32.其中，将执行各次学习动作后的循环神经网络发送给所述模式鉴定器件以待所述模式鉴定器件使用包括：循环神经网络被执行学习动作的次数与主播直播app存在的各种美颜模式的算法复杂度的均值正向关联；
33.例如，当某一种美颜模式集成的美颜特效类型越多，其算法复杂度越高；
34.另外，还可以通过某一种美颜模式执行的运算量来确定其算法的复杂度，某一种美颜模式执行的运算量越多，确定的其算法的复杂度越高；
35.其中，根据所述多个剩余画面分别对应的多个时间戳选择设定总数的数个均匀时间间隔的剩余画面以作为设定总数的数个输入内容包括：设定总数的取值与主播直播app存在的美颜模式的总数成正比。
36.接着，继续对本发明的移动终端真实内容解析系统的具体结构进行进一步的说明。
37.图2为根据本发明第二实施方案示出的移动终端真实内容解析系统的结构方框图。
38.相比于本发明第一实施方案，图2中的移动终端真实内容解析系统还可以包括：
39.辅助显示器件，设置在所述移动终端内，与所述模式鉴定器件以及所述视频缓存机构分别连接，用于在主播直播app在移动终端的显示屏实时显示当前视频片段的同时显示所述模式鉴定器件输出的美颜鉴定结果。
40.图3为根据本发明第三实施方案示出的移动终端真实内容解析系统的结构方框图。
41.相比于本发明第二实施方案，图3中的移动终端真实内容解析系统还可以包括：
42.时序控制器件，设置在所述移动终端内，分别与所述辅助显示器件、所述显示屏以及所述视频缓存机构连接，用于实现所述辅助显示器件、所述显示屏以及所述视频缓存机构同步动作；
43.其中，实现所述辅助显示器件以及所述视频缓存机构同步动作包括：所述辅助显示器件以及所述显示屏的显示动作发生在所述视频缓存机构的缓存动作之后。
44.根据本发明任一实施方案的移动终端真实内容解析系统中：
45.循环神经网络被执行学习动作的次数与主播直播app存在的各种美颜模式的算法复杂度的均值正向关联包括：主播直播app存在的各种美颜模式的算法复杂度的均值的数值越小、循环神经网络被执行学习动作的次数越少；
46.其中，设定总数的取值与主播直播app存在的美颜模式的总数成正比包括：主播直播app存在的美颜模式的总数越少，确定的设定总数的取值越小。
47.根据本发明任一实施方案的移动终端真实内容解析系统中：
48.将执行各次学习动作后的循环神经网络发送给所述模式鉴定器件以待所述模式鉴定器件使用包括：采用已存在美颜鉴定结果的一段视频片段执行每一次学习动作，其中将该段视频对应的设定总数的数个输入内容输入到循环神经网络的输入端，将该段视频对应的美颜鉴定结果作为循环神经网络的输出端的输出内容；
49.其中，将设定总数的数个输入内容输入到循环神经网络的输入端并运行所述循环神经网络以获得所述循环神经网络输出的美颜鉴定结果包括：在所述循环神经网络输出false对应的编码数值时，判断当前视频片段中的主播使用了美颜模式；
50.其中，将设定总数的数个输入内容输入到循环神经网络的输入端并运行所述循环神经网络以获得所述循环神经网络输出的美颜鉴定结果包括：在所述循环神经网络输出ture对应的编码数值时，判断当前视频片段中的主播使用了素颜模式。
51.根据本发明任一实施方案的移动终端真实内容解析系统中：
52.根据所述多个剩余画面分别对应的多个时间戳选择设定总数的数个均匀时间间隔的剩余画面以作为设定总数的数个输入内容包括：设定总数的数个均匀时间间隔的剩余画面分别对应的数个时间戳两两时间间隔相等。
53.根据本发明任一实施方案的移动终端真实内容解析系统中：
54.接收从直播视频服务器发送的视频片段并将所述视频片段作为当前视频片段进行缓存包括：所述直播视频服务器为大数据应用网元；
55.其中，接收从直播视频服务器发送的视频片段并将所述视频片段作为当前视频片段进行缓存包括：采用先入先出的存储模式缓存所述视频片段。
56.另外，在所述移动终端真实内容解析系统中，采用已存在美颜鉴定结果的一段视频片段执行每一次学习动作，其中将该段视频对应的设定总数的数个输入内容输入到循环神经网络的输入端，将该段视频对应的美颜鉴定结果作为循环神经网络的输出端的输出内容包括：该段视频对应的设定总数的数个输入内容为将该段视频连续通过视频缓存机构、内容选择机构以及分时处理机构处理后获得的对应的设定总数的数个输入内容。
57.采用本发明的移动终端真实内容解析系统，针对现有技术中移动终端用户经常被虚假、美颜视频画面蒙蔽的技术问题，通过采用定制的视频帧选择机制以及多帧联合鉴别的模式实现基于神经网络执行美颜模式的有效鉴别，从而有效维护移动终端的用户处的主
播画面的真实性。
58.如描述于此的，普通熟练的技术人员将认识到，在不背离本发明较宽范围的前提下，可以对本发明做出多种改变和修正。