卿映荷

摘要

人工智能研究及開發(fā)的目的就是幫助人們完成復雜的工作，其應用范圍涉及到人類生活與工作的各個方面，會對社會的發(fā)展造成較大的影響?；诖?，筆者從人工智能的概念入手，從應用流程、應用要點以及應用技術這三個方面對其在視頻后期處理中的應用進行分析，詳細闡述了人工智能在視頻分析及視頻編輯中的技術、算法，以期為相關研究提供參考。

【關鍵詞】人工智能 視頻后期處理 素材庫

視頻后期處理的流程相對復雜，涉及到視頻粗剪、正式剪輯、作曲選取、特效制作以及配音合成等多個環(huán)節(jié)，需要后期制作人員花費較多的時間，而且視頻后期素材的尋找過程十分枯燥，后期制作人員需要從互聯(lián)網(wǎng)上海量的音樂素材中選擇最佳的音樂，工作量非常大。人工智能可以有效解決這一問題，減少后期制作人員的工作量，提高視頻后期處理的效率。因此，對于人工智能對視頻后期處理的應用分析是很有必要的。

1 人工智能及視頻后期處理分析

人工智能主要是指研究、開發(fā)能夠模擬、延伸并拓展人的智能的技術，屬于計算機科學的一個分支，意在分析智能的本質，從而生產(chǎn)出能夠按照人類智能類似的方式進行相應反應的智能機器，在人工智能領域，研究學者的研究集中于機器人、語言及圖像識別以及自然語言處理等方面。具體而言，就是通過人工智能進行人類意識及思維的模擬，幫助人類完成某些特殊的工作。在斯坦福大學與Adobe的研究中，對人工智能在視頻編輯中的應用進行了分析，指出人工智能能夠用于視頻編制制作工作中。本文主要對人工智能對視頻后期處理的應用分析，視頻后期處理主要是指對拍攝完成或者軟件制作完成的視頻進行后期處理，使視頻更加完善，常用的視頻后期處理工作包括添加特效、添加字幕、制作聲音等。這項工作花費的時間相對較多，工作效率也比較低，而人工智能的應用可以有效解決上述問題，有助于視頻后期處理效率的提升，降低后期人員的工作壓力。

2 人工智能對視頻后期處理的應用分析

2.1 人工智能在視頻后期處理的應用流程

在視頻后期處理中，人工智能會根據(jù)模塊化原則，將其劃分成視頻采集、視頻分析、視頻編輯、用戶修改以及視頻生成這五個部分。在視頻后期處理的過程中，為了保障人工智能化的實現(xiàn)，視頻后期處理的案例以及素材庫會采用本地更新以及網(wǎng)絡更新這兩種更新方法。在進行視頻分析時，人工智能會通過案例或者素材庫獲得相關案例的支持，在參考案例及素材庫的基礎上，人工智能會對原視頻進行科學合理的分析及布局，為下一步的視頻編輯奠定良好的基礎;在進行視頻編輯時，人工智能會根據(jù)視頻分析的結果，結合素材庫中的素材，實現(xiàn)視頻后期處理;對于用戶修改流程，主要是為了彌補人工智能在視頻后期處理方面的不足之處，進行視頻后期處理的完善與修改，確保視頻的后期處理能夠滿足用戶的要求。

2.2 人工智能在視頻后期處理的應用要點

在視頻后期處理過程中，人工智能的應用要點包括兩個方面，分別是視頻分析以及視頻編輯。在應用人工智能進行視頻后期處理時，用戶需要注重視頻分析模塊以及視頻編輯模塊的設計，確保人工智能能夠順利完成視頻后期處理。

對于視頻分析模塊的設計來說，人工智能首先要將原視頻與案例或者素材庫中的視頻進行相似度匹配，如果相似度匹配較高，則會進入下一步的視頻分析環(huán)節(jié);如果相似度匹配較低，則會將視頻返回到案例及素材庫中，而案例及素材庫會繼續(xù)向人工智能提供相似視頻;然后，人工智能會對相似視頻進行后期處理分析，從而得出原視頻的預處理框架，在預處理框架中，人工智能會根據(jù)相似視頻各個時段的后期處理分析結果，得出原視頻的后期處理素材（包括字幕、動畫以及影音等多種素材）放置位置，并對不同的后期處理素材進行相應的標記及劃分，避免視頻編輯過程中將后期處理素材放置錯誤。

對于視頻編輯模塊的設計來說，人工智能已經(jīng)在視頻分析過程得出全面的視頻后期處理框架，只需要按照框架中的內(nèi)容在原視頻的正確位置添加相應的后期處理素材即可。在人工智能將所有后期處理素材添加完成之后，就形成一個初步后期處理視頻，用戶可以對該視頻進行相應的人工修改，進一步完善視頻的后期處理。

2.3 人工智能在視頻后期處理的應用技術

在視頻后期處理中，人工智能的上述操作需要相應的技術與算法提供支持。具體而言，人工智能主要通過CBR技術及ANN算法實現(xiàn)視頻后期處理。其中，CBR技術主要是指推理機制，在推理機制的支持下，人工智能在進行視頻后期處理時，會在案例以及素材庫中查找和原視頻最相似的視頻，分析其視頻后期處理方法，從而實現(xiàn)視頻后期處理。CBR技術可以在很大程度上縮短人工智能的推理時間，還能夠使人工智能在推理的過程中學習新的案例。

ANN算法具備顯著的快捷及記憶優(yōu)勢，將其和CBR技術共同應用，能夠實現(xiàn)人工智能對視頻相似度的分析。ANN算法主要是將sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)，其公式如下：

其中，s_i主要是指某個節(jié)點所有輸入的加權和，O_i是指這一節(jié)點的輸出。

在使用激活函數(shù)獲得節(jié)點的輸出之后，人工智能會通過最小均方差LMS方法，對網(wǎng)絡的權值進行計算，其計算公式如下：

其中，η是指學習率，其取值范圍在0.01-1之間，人工智能會根據(jù)輸出的相似度值查找出案例及素材庫中相似度最高的視頻，從而進行后期處理的學習。

3 結論

綜上所述，人工智能是科學領域的重大飛躍，可以為人們的生產(chǎn)生活造成較大的影響，為各行各業(yè)的工作人員帶來了便利。通過本文的分析可知，人工智能可以通過視頻相似度分析，分析相似視頻的后期素材應用方式，形成視頻后期處理的框架，并根據(jù)這一框架中的處理素材對原視頻進行后期處理，從而實現(xiàn)視頻的高效后期處理，提高視頻制作的效率。本文的分析仍舊不夠全面，僅供參考。

參考文獻

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