推荐系统的视频特征-视频关键帧特征提取与向量生成

📌 总体流程概览

视频文件 (.mp4)
   ↓
关键帧抽取（FFmpeg / SceneDetect）
   ↓
帧图像（.jpg）
   ↓
图像模型提取特征（CLIP / CNN / ViT）
   ↓
多帧聚合成视频向量（均值池化等）
   ↓
向量库 / 推荐系统模型

🎯 特征提取推荐：使用 OpenAI 的 CLIP 模型

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）适合推荐系统做跨模态建模，对视频封面帧或场景帧提取效果非常好。

✅ 1. 安装依赖

pip install torch torchvision ftfy regex tqdm
pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git

✅ 2. 提取单帧图像的特征向量

import torch
import clip
from PIL import Image

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)

def extract_clip_feature(image_path):
    image = preprocess(Image.open(image_path)).unsqueeze(0).to(device)
    with torch.no_grad():
        features = model.encode_image(image)
        return features.cpu().numpy().flatten()

✅ 3. 批量处理目录下的图像帧

import os
import numpy as np

def extract_dir_features(frame_dir, max_frames=5):
    frame_list = sorted([os.path.join(frame_dir, f) for f in os.listdir(frame_dir) if f.endswith('.jpg')])
    frame_list = frame_list[:max_frames]  # 可选：限制帧数
    features = [extract_clip_feature(p) for p in frame_list]
    return np.mean(features, axis=0)  # 聚合为视频向量

🧩 向量聚合策略

💾 特征保存方案

保存为 .npy 示例：

np.save('video_001_vector.npy', video_vector)

🧪 示例输出维度

使用 ViT-B/32，每帧输出：

• 单帧特征：(512,)
• 视频平均特征：(512,)

可直接用于用户-视频召回、相似度检索、排序模型等模块。

🧠 可选增强：同时提图像 & 文本特征

你可以配合视频标签、标题、评论等文本用 CLIP 提 text_features：

text = clip.tokenize(["a man driving a car"]).to(device)
text_feat = model.encode_text(text)

再与图像特征 cosine_similarity 计算 图文相关性分数。

✅ 最终推荐向量格式建议

{
  "video_id": "cars_001",
  "clip_vector": [0.123, 0.345, ..., 0.890],  // 长度512
  "source": "scene_ffmpeg",
  "timestamp": "2025-06-26T12:00:00Z"
}