一种视频处理方法、装置、存储介质及电子设备与流程

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种视频处理方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术：

随着互联网的发展，在线教育受到越来越多人的欢迎。在线教育采用视频化形式，相较于传统固定教室而言，具有移动更加便捷化、画面更加视觉化的特点。针对在线教育，若想在课堂结束后获取课堂上的精彩内容，现有技术是通过人工回放课堂上的视频，并通过观察学生和老师的状态来截取视频中的精彩内容，此种方式获得的视频数据不够准确。

技术实现要素：

本申请实施例提供了一种视频处理方法、装置、存储介质及电子设备，可以解决通过人工回放课堂上的视频，并通过观察学生和老师的状态来截取视频中的精彩内容；此种方式获得的视频数据不够准确的问题。所述技术方案如下；

第一方面，本申请实施例提供了一种视频处理方法，所述方法包括：

获取视频，其中，所述视频包括至少一个视频片段，所述视频片段与课件中的至少一个课件页面相对应，所述课件页面关联有权重值；

识别所述视频片段中的用户特征，得到所述视频片段对应的特征信息；

基于所述视频片段对应的特征信息和所述视频片段所对应的至少一个课件页面所关联的权重值，确定精彩视频片段。

第二方面，本申请实施例提供了一种视频处理装置，所述装置包括：

视频获取模块，用于获取视频，其中，所述视频包括至少一个视频片段，所述视频片段与课件中的至少一个课件页面相对应，所述课件页面关联有权重值；

特征信息生成模块，用于识别所述视频片段中的用户特征，得到所述视频片段对应的特征信息；

精彩视频片段确定模块，用于基于所述视频片段对应的特征信息和所述视频片段所对应的至少一个课件页面所关联的权重值，确定精彩视频片段。

第三方面，本申请实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。

第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行上述的方法步骤。

本申请一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

在本申请实施例中，视频的每个视频片段对应课件中的至少一个课件页面，且将课件页面根据显示内容的重要程度关联权重值，通过对每个视频片段中的用户特征和其对应的课件页面的权重值来评判视频片段是否精彩。本申请实施例考虑到了课件页面显示内容的重要程度，相较于现有技术中仅通过观察学生和老师的状态来截取精彩内容而言，获取的视频数据更加准确。同时，本申请实施例直接将每个视频片段作为精彩内容的选取基础，相较于现有技术中人工手动在整个视频中截取精彩视频依赖于个人反应速度而言，定位更加准确。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的系统架构图；

图2是本申请实施例提供的一种电子设备上视频的显示示意图；

图3是本申请实施例提供的一种电子设备上视频处理操作的显示示意图；

图4是本申请实施例提供的一种视频处理方法的流程示意图；

图5是本申请实施例提供的一种视频处理方法的流程示意图；

图6是本申请实施例提供的一种视频处理装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施例方式作进一步地详细描述。

请参见图1，其示出了本申请一个示例性实施例提供的视频处理装置或视屏处理方法的系统架构。

如图1所示，系统架构可以包括第一终端设备100、第一网络101、服务器102、第二网络103和第二终端设备104。第一网络104用于在第一终端设备101和服务器102之间提供通信链路的介质，第二网络103用于在第二终端设备104和服务器102之间提供通信链路的介质。第一网络101和第二网络103可以包括各种类型的有线通信链路或无线通信链路，例如：有线通信链路包括光纤、双绞线或同轴电缆的，无线通信链路包括蓝牙通信链路、无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)通信链路或微波通信链路等。

第一终端设备100通过第一网络101、服务器102、第二网络103和第二终端设备104之间进行通信，第一终端设备100向服务器102发送消息，服务器102将消息转发给第二终端设备104，第二终端设备104将消息发送给服务器102，服务器102将消息转发给第二终端设备100，由此实现第一终端设备100和第二终端设备104之间的通信，第一终端设备100和第二终端设备104之间交互的消息类型包括控制数据和业务数据。

其中，在本申请中，第一终端设备100为学生上课的终端，第二终端设备104为教师上课的终端；或第一终端设备100为教师上课的终端，第二终端设备104为学生上课的终端。例如：业务数据为视频流，第一终端设备100通过摄像头采集学生上课过程中的第一视频流，第二终端设备通过摄像头104采集教师上课过程中的第二视频流，第一终端设备100将第一视频流发送给服务器102，服务器102将第一视频流转发给第二终端设备104，第二终端设备104在界面上显示第一视频流和第二视频流；第二终端设备104将第二视频流发送给服务器102，服务器102将第二视频流转发给第一终端设备100，第一终端设备100显示第一视频流和第二视频流。

其中，本申请的上课方式可以是一对一或一对多在线直播课，即一个教师对应一个学生或一个教师对应多个学生。相应的，在一对一的教学方式中，一个用于教师上课的终端和一个用于学生上课的终端之间进行通信；在一对多的教学方式中，一个用于教师上课的终端和多个用于学生上课的终端之间进行通信。本申请的上课方式也可以是录播课，如单独上课、多人一起上课(如：小班课、大班课等)，相应的对于单独上课方式，是一个学生上课的终端与服务器和/或平台之间进行通信，而对于多人一起上课的方式，则是多个学生上课的终端与服务器和/或平台之间进行通信。此外，本申请也可以是直播课、录播课的结合，例如：部分时段是录播课、部分时段是直播课，等等。

第一终端设备100和第二终端设备104上可以安装有各种通信客户端应用，例如：视频录制应用、视频显示应用、语音交互应用、搜索类应用、及时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

第一终端设备100和第二终端设备104可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101～103为硬件时，可以是具有显示屏的各种第一终端设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携式计算机和台式计算机等等。当第一终端设备100和第二终端设备104为软件时，可以是安装上上述所列举的第一终端设备中。其可以实现呈多个软件或软件模块(例如：用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不作具体限定。

当第一终端设备100和第二终端设备104为硬件时，其上还可以安装有显示设备和摄像头，显示设备显示可以是各种能实现显示功能的设备，摄像头用于采集视频流；例如：显示设备可以是阴极射线管显示器(cathoderaytubedisplay，简称cr)、发光二极管显示器(light-emittingdiodedisplay，简称led)、电子墨水屏、液晶显示屏(liquidcrystaldisplay，简称lcd)、等离子显示面板(plasmadisplaypanel，简称pdp)等。用户可以利用第一终端设备100和第二终端设备104上的显示设备，来查看显示的文字、图片、视频等信息。

需要说明的是，本申请实施例提供的在线教学方法一般由第一终端设备100执行，相应的，在线教学装置一般设置于第一终端设备100，即本申请实施例的第一终端设备可以是第一终端设备100。

服务器102可以是提供各种服务的服务器，服务器102可以是硬件，也可以是软件。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器102为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。

应理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅是示意性的。根据实现需要，可以是任意数量的终端设备、网络和服务器。

其中，服务器上存储有直播课中生成的视频，后续有其他第一终端设备请求该视频时，可直接将该视频分发给请求的第一终端设备。

本申请实施例中执行主体可以是终端或服务器，在下述方法实施例中，为了便于说明，仅以各步骤的执行主体为终端进行介绍说明。

下面将结合附图2至图4，对本申请实施例提供的视频处理方法进行详细介绍。

请参见图2至图4，为本申请实施例提供了一种视频处理方法的流程示意图。如图2至图4所示，本申请实施例的所述方法可以包括以下步骤：

s401，获取视频。

其中，所述视频包括至少一个视频片段，所述视频片段与课件中的至少一个课件页面相对应，所述课件页面关联有权重值。

终端100上安装有视频处理软件，视频处理软件的显示界面301上包括输入框302，操作人员通过输入框302可输入视频。具体地，输入视频可以是操作人员通过点击浏览进入到相应的文件夹内选中终端100上预先存储的视频，还可以是操作人员直接在输入框302内输入视频所在路径的方式输入视频。

视频是学生在在线学习的过程中，通过终端100显示的视频文件，视频中包括显示课件的课件界面201、显示学生视频信息的学生界面202和显示教师视频信息的教师界面203。课件可以是包括多个页面的ppt，此时课件页面为课件中显示每页ppt时对应的页面；例如，课件包括三页ppt，则课件页面为显示第一页ppt的页面，显示第二页ppt的页面和显示第三页ppt的页面。

每个视频片段可以是仅对应一个课件页面，每个视频片段也可以是对应多个课件页面。为获取每个视频片段具体与哪个或哪些课件页面相对应，及与每个课件页面对应的时长，可以通过以下步骤得出：获取每个课件页面的播放时间区间；根据所述课件页面的播放时间区间和每个所述视频片段的播放时间区间确定所述视频片段对应的课件页面及在所述课件页面中的对应的时长。例如，课件包括三页ppt，其中，显示第一页ppt的课件页面的播放时间区间为0-135s，显示第二页ppt的课件页面的播放时间区间为136-300s，显示第三页ppt的课件页面的播放时间区间为301-450s；则对于播放时间区间为10-20s的视频片段，其对应的课件页面为显示第一页ppt的课件页面；对于播放时间区间为130-140s的视频片段，其130-135s对应的课件页面为显示第一页ppt的课件页面，对应的时长为5s；其136-140s对应的课件页面为显示第二页ppt的课件页面，对应的时长为5s。

获取课件页面的播放时间区间，包括：提取视频中的所有第一图像帧和播放所述第一图像帧的时间轴；提取所述第一图像帧中指定区域处的文字信息；其中，指定区域为课件页面显示的ppt的标题区域或页脚区域；将文字信息相同、且播放时间连续的第一图像帧对应的时间轴合并，即得到课件页面的播放时间区间。

视频片段可以是将视频的播放时间按照预设时间长度进行遍历划分得到。例如，视频的播放时间为1-300s，若预设时间长度为10秒，则该视频可以划分为播放时间区间分别为0-10s，1-11s，2-12s，……，290-300s的共291个视频片段；若预设时间长度为10秒和15秒，则该视频可以划分为播放时间区间为0-10s，1-11s，……，290-300s，0-15s，1-16s，……，285-300s的共577个视频片段。

权重值是课件页面对应的一页ppt内容在整个ppt中的重要程度，所有课件页面的权重值之和为1。例如，课件包括三页ppt，第一页ppt的课件页面的权重值为0.2，第二页ppt的课件页面的权重值为0.7，第三页ppt的课件页面的权重值为0.1。权重值可以是管理员预先设置的。

s402，识别所述视频片段中的用户特征，得到所述视频片段对应的特征信息。

用户特征包括以下至少之一：学生的人脸子特征和/或语音子特征，教师的人脸子特征和/或语音子特征。

识别所述视频片段中的用户特征，得到所述视频片段对应的特征信息，可以包括：识别所述视频片段中的所述用户特征，生成所述视频片段对应的特征向量；基于所述特征向量计算所述视频片段的分位值向量。

识别所述视频片段中的所述用户特征，生成所述视频片段对应的特征向量包括：s5021，获取所述视频片段的单位时间区间内的所述用户特征，以生成特征子向量；s5022，根据所述视频片段的播放时间区间和所述特征子向量得到所述视频片段的特征向量。

所述基于所述特征向量计算所述视频片段的分位值向量，包括：根据所述视频片段的时长和所述特征向量中每个子特征的均值得到所述子特征对应的随机分布函数；根据所述子特征对应的所述随机分布函数计算所述特征向量中所述子特征的分位值，以得到所述视频片段的分位值向量。

s403，基于所述视频片段对应的特征信息和所述视频片段所对应的至少一个课件页面所关联的权重值，确定精彩视频片段。

精彩视频片段可以直接输出到终端100上的指定文件夹内；指定文件夹可以是用户提前设置的，指定文件夹也可以是系统默认的。

在本申请实施例中，视频的每个视频片段对应课件中的至少一个课件页面，且将课件页面根据显示内容的重要程度关联权重值，通过对每个视频片段中的用户特征和其对应的课件页面的权重值来评判视频片段是否精彩。本申请实施例考虑到了课件页面显示内容的重要程度，相较于现有技术中仅通过观察学生和老师的状态来截取精彩内容而言，获取的视频数据更加准确。同时，本申请实施例直接将每个视频片段作为精彩内容的选取基础，相较于现有技术中人工手动在整个视频中截取精彩视频依赖于个人反应速度而言，定位更加准确。

请参见图5，为本申请实施例提供了一种视频处理方法的流程示意图。本实施例以视频处理方法应用于终端中来举例说明。该视频处理方法可以包括以下步骤：

s501，获取视频。

其中，所述视频包括至少一个视频片段，所述视频片段与课件中的至少一个课件页面相对应，所述课件页面关联有权重值。

具体可参见s401，此处不再赘述。

s502，识别所述视频片段中的所述用户特征，生成所述视频片段对应的特征向量。

用户特征可以是仅包括学生特征；也可以是仅包括教师特征；还可以是既包括学生特征，也包括教师特征。特征可以是人脸子特征和/或语音子特征。则所述用户特征包括如下至少之一：学生的人脸子特征和/或语音子特征；教师的人脸子特征和/或语音子特征。人脸子特征包括人脸出现子特征和高兴表情出现子特征。

识别所述视频片段中的所述用户特征，生成所述视频片段对应的特征向量包括：s5021，获取所述视频片段的单位时间区间内的所述用户特征，以生成特征子向量；s5022，根据所述视频片段的播放时间区间和所述特征子向量得到所述视频片段的特征向量。

视频片段的单位时间区间内的所述用户特征是指视频片段中学生和/或教师在各个单位时间区间内是否有人脸出现，高兴表情出现以及语音。本申请实施例是从人脸出现情况、高兴表情出现情况和语音情况三个维度获取单位时间区间对应的视频部分的属性信息，并记作特征子向量[fs，es，ss]；其中，fs为对应的单位时间区间内人脸出现情况，es为对应的单位时间区间内高兴表情出现情况，ss为单位时间区间内语音情况。

s5021中视频片段的单位时间区间内人脸子特征的获取，包括：根据单位时间区间将视频片段拆分为多个视频子片段；提取视频子片段中的所有或部分的第二图像帧；通过人脸识别技术识别每个第二图像帧中是否有人脸出现以及是否有高兴表情出现；当人脸出现的帧数超过第一预设值时，fs取1，否则fs取零；当高兴表情出现的帧数超过第二预设值，es取1，否则取零。

人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。人脸识别算法可以包括但不限于基于人脸特征点的识别算法(feature-basedrecognitionalgorithms)、基于整幅人脸图像的识别算法(appearance-basedrecognitionalgorithms)、基于模板的识别算法(template-basedrecognitionalgorithms)、利用神经网络进行识别的算法(recognitionalgorithmsusingneuralnetwork)、基于光照估计模型理论等。

s5021中视频片段的单位时间区间内语音子特征的获取是通过语音识别技术实现，若单位时间区间内持续检测到语音信息，则将ss记为1，否则取零。

单位时间区间可以是每秒对应的时间区间。特征子向量可以是仅包括单位时间区间内学生视频信息中的学生特征，特征子向量也可以是仅包括单位时间区间内教师视频信息中的教师特征，特征子向量还可以是包括单位时间区间内学生视频信息中的学生特征和教师视频信息中的教师特征。

例如，特征子向量是仅包括单位时间区间内学生视频信息中的学生特征，单位时间区间为每秒对应的时间区间，每秒内提取的图像的帧数为24帧，且第一预设值为5、第二预设值为3时，针对播放时间区间为0-10s的视频片段，单位时间区间0-1s内提取的学生视频信息的24帧图像中学生人脸出现的帧数为10帧，学生高兴表情出现的帧数为5帧，且在0-1s内检测到学生一直在说话，则fs1为1，es1为1，ss1为1，此时特征子向量为[1，1，1]。

特征子向量是仅包括单位时间区间内的教师视频信息中的教师特征，单位时间区间为每秒对应的时间区间，每秒内提取的图像的帧数24帧，且第一预设值为5、第二预设值为3时，针对播放时间区间为0-10s的视频片段，单位时间区间0-1s内提取的教师视频信息的24帧图像中教师人脸出现的帧数为12帧，教师高兴表情出现的帧数为6帧，且在0-1s内检测到教师一直在说话，则fs2为1，es2为1，ss2为1，此时特征子向量为[1，1，1]。

特征子向量既包括单位时间区间内的学生视频信息中的学生特征，也包括单位时间区间内的教师视频信息中的教师特征，单位时间区间为每秒对应的时间区间，每秒内提取的图像的帧数为24帧，且第一预设值为5、第二预设值为3时，针对播放时间区间为0-10s的视频片段，单位时间区间0-1s内提取的学生视频信息的24帧图像中学生人脸出现的帧数为10帧，学生高兴表情出现的帧数为5帧，且在0-1s内检测到学生一直在说话，则fs1为1，es1为1，ss1为1，单位时间区间0-1s内提取的教师视频信息的24帧图像中教师人脸出现的帧数为12帧，教师高兴表情出现的帧数为6帧，且在0-1s内检测到教师一直在说话，则fs2为1，es2为1，ss2为1，此时特征子向量为[1，1，1，1，1，1]。

s5022中视频片段的特征向量为：将视频片段的播放时间区间上的所有特征子向量进行加和。例如，播放时间区间为0-10s的视频片段，其对应的特征向量为0-1s的特征子向量、1-2s的特征子向量、2-3s的特征子向量、……、9-10s的特征子向量的加和。

s503，根据所述视频片段的时长和所述特征向量中每个子特征的均值得到所述子特征对应的随机分布函数。

视频片段的时长是指视频片段的播放时间区间所包含的单位时间区间的个数；例如，播放时间区间为0-10s的视频片段，其包含的单位时间区间为0-1s，1-2s，……，9-10s共十个单位时间区间，即时长为10。

特征向量中每个子特征的均值是指特征向量中的每个子特征除于时长后得到的数值；例如，播放时间区间为0-10s的视频片段，其对应的特征向量为[2，1，5，3，1，6]，则其每个子特征的均值为0.2，0.1，0.5，0.3，0.1，0.6。

本申请实施例中，假设出现人脸、出现高兴表情、语音的特性均符合二项分布，则上述每个子特征对应的随机分布函数为：以视频片段的时长t为试验总时长，以每个子特征的均值为单位时间区间内出现该子特征的概率avg的二项分布函数b(t，avg)。例如，播放时间区间为0-10s的视频片段，其对应的特征向量为[2，1，5，3，1，6]，则其每个子特征的均值为0.2，0.1，0.5，0.3，0.1，0.6；此时针对播放时间区间为0-10s的视频片段，学生人脸出现子特征对应的二项分布函数为b(10，0.2)，学生高兴表情出现子特征对应的二项分布函数为b(10，0.1)，学生语言子特征对应的二项分布函数为b(10，0.3)，教师人脸出现子特征对应的二项分布函数为b(10，0.3)，教师高兴表情出现子特征对应的二项分布函数为b(10，0.1)，教师语言子特征对应的二项分布函数为b(10，0.6)。

s504，根据所述子特征对应的所述随机分布函数计算所述特征向量中所述子特征的分位值，以得到所述视频片段的分位值向量。

例如，针对播放时间区间为0-10s的视频片段，学生人脸出现子特征对应的二项分布函数为b(10，0.2)，可以得出学生人脸出现子特征对应的分布和分位值分别为：

prb(0)：0.1074，0.1074；

prb(1)：0.2684，0.3758；

prb(2)：0.3020，0.6778；

prb(3)：0.2013，0.8791；

prb(4)：0.0881，0.9672；

prb(5)：0.0264，0.9936；

prb(6)：0.0055，0.9991；

prb(7)：0.0008，0.9999；

prb(8)：0.0001，1.0000；

prb(9)：0.0000，1.0000；

prb(10)：0.0000，1.0000。

其中，prb(i)的分布是指根据二项分布函数b(10，0.2)，10秒的视频片段中学生人脸出现子特征出现i秒的概率；prb(i)的分位值是指根据二项分布函数b(10，0.2)，10秒的视频片段中学生人脸出现子特征出现小于等于i秒的概率。例如，prb(2)对应的分布0.3020是指10秒的视频片段中学生人脸出现子特征出现2秒的概率为0.3020，prb(2)对应的分位值0.6778是指10秒的视频片段中学生人脸出现子特征出现小于等于2秒的概率为0.6778。prb(2)对应的分位值是prb(0)对应的分布、prb(1)对应的分布和prb(2)对应的分布的加和。

针对播放时间区间为0-10s的视频片段，学生人脸出现子特征对应的二项分布函数b(10，0.2)，即10秒内学生人脸出现子特征出现了2秒，其分位值为0.6778。

参照上述方法可以得到0-10s内，学生高兴表情出现子特征的分位值，学生语言子特征的分位值，教师人脸出现子特征的分位值，教师高兴表情出现子特征的分位值，教师语言子特征的分位值，既可得出视频片段的分位值向量。

s505，将所述分位值向量中的每个子特征的分位值与其对应的分位值阈值进行比较，并在任一所述子特征的分位值小于其对应的分位值阈值时，删除所述分位值向量对应的所述视频片段。

每个子特征对应的分位值阈值可以是系统默认值。例如，学生人脸出现子特征的分位值阈值为0.4，学生高兴表情出现子特征的分位阈值为0.2，学生语言子特征的分位值阈值为0.4，教师人脸出现子特征的分位值阈值为0.4，教师高兴表情出现子特征的分位值阈值为0.2，教师语言子特征的分位值阈值为0.4。

针对播放时间区间为0-10s的视频片段，若其学生人脸出现子特征的分位值、学生高兴表情出现子特征的分位值、学生语言子特征的分位值、教师人脸出现子特征的分位值、教师高兴表情出现子特征的分位值、教师语言子特征的分位值中存在小于其对应的分位值阈值的情况，则删除播放时间区间为0-10s的视频片段。

s506，根据所述视频片段所对应的至少一个课件页面所关联的权重值对所述视频片段的分位值向量的分位值进行加权求和，以得到所述视频片段的评分值。

当视频片段对应一个课件页面时，视频片段的评分值是视频片段对应的分位值向量中每个子特征的分位值与该其对应的课件页面的权重值的加权求和。例如，播放时间区间为0-10s的视频片段对应的分位值向量为[a，b，c，d，e，f]，0-10s对应的课件页面显示权重值为0.2的第一页ppt，则播放时间区间为0-10s的视频片段的评分值为0.2a+0.2b+0.2c+0.2d+0.2e+0.2f。当视频片段对应多个课件页面时，视频片段的评分值是：首先确定视频片段中每个课件页面的时长在整个视频片段的时长中所占的比例，然后再根据所述比例、所述视频片段的所述分位值向量和每个课件页面的权重值计算视频片段中每个课件页面的子评分值，之后将视频片段对应的所有课件页面的子评分值进行加和。例如，播放时间区间为130-140s的视频片段对应的分位值向量为[o，p，q，r，s，t]，其中，130-135s对应的课件页面显示权重值为0.2的第一页ppt，其时长为5s，在视频片段的时长中的占比为0.5，其子评分值为0.5*0.2*(o+p+q+r+s+t)；136-140s对应的课件页面显示权重值为0.7的第二页ppt，其时长为5s，在视频片段的时长中的占比为0.5，其子评分值为0.5*0.7*(o+p+q+r+s+t)；则播放时间区间为130-140s的视频片段的评分值为0.5*0.2*(o+p+q+r+s+t)+0.5*0.7*(o+p+q+r+s+t)。

s507，基于所述评分值，确定所述精彩视频片段。

基于所述评分值，确定所述精彩视频片段可以包括：基于所述评分值将多个所述视频片段降序排列，并选取前n个所述视频片段作为所述视频的精彩视频片段；或，基于所述评分值将多个所述视频片段升序排列，并选取后n个所述视频片段作为所述视频的精彩视频片段。

除此之外，本申请实施例还可以是以迭代的方式在每次循环中，将评分值最高的视频片段选择，并删除与该评分值最高的视频片段在时间轴上存在重合的视频片段，之后基于更新后的视频再次重复上述操作直至剩余视频片段的数量为n个。n可以是三个、四个、五个等，n可以是系统默认值。

s508，将所述视频片段按照播放顺序合成，以生成精彩视频。

在本申请实施例中，视频的每个视频片段对应课件中的至少一个课件页面，且将课件页面根据显示内容的重要程度关联权重值，通过对每个视频片段中的用户特征和其对应的课件页面的权重值来评判视频片段是否精彩。本申请实施例考虑到了课件页面显示内容的重要程度，相较于现有技术中仅通过观察学生和老师的状态来截取精彩内容而言，获取的视频数据更加准确。同时，本申请实施例直接将每个视频片段作为精彩内容的选取基础，相较于现有技术中人工手动在整个视频中截取精彩视频依赖于个人反应速度而言，定位更加准确。

下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。

请参见图6，其示出了本申请一个示例性实施例提供的视频处理装置的结构示意图。该视频处理装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为终端的全部或一部分。该装置包括：

视频获取模块601，用于获取视频，其中，所述视频包括至少一个视频片段，所述视频片段与课件中的至少一个课件页面相对应，所述课件页面关联有权重值；

特征信息生成模块602，用于识别所述视频片段中的用户特征，得到所述视频片段对应的特征信息；

精彩视频片段确定模块603，用于基于所述视频片段对应的特征信息和所述视频片段所对应的至少一个课件页面所关联的权重值，确定精彩视频片段。

可选地，所述特征信息生成模块602包括：

特征向量生成单元，用于识别所述视频片段中的所述用户特征，生成所述视频片段对应的特征向量；

分位值向量生成单元，用于基于所述特征向量计算所述视频片段的分位值向量。

可选地，所述用户特征包括如下至少之一：

学生的人脸子特征和/或语音子特征；

教师的人脸子特征和/或语音子特征。

可选地，分位值向量生成单元包括：

随机分布函数确定子单元，用于根据所述视频片段的时长和所述特征向量中每个子特征的均值得到所述子特征对应的随机分布函数；

分位值向量生成子单元，用于根据所述子特征对应的所述随机分布函数计算所述特征向量中所述子特征的分位值，以得到所述视频片段的分位值向量。

可选地，所述精彩视频片段确定模块603包括：

评分值计算单元，用于根据所述视频片段所对应的至少一个课件页面所关联的权重值对所述视频片段的分位值向量的分位值进行加权求和，以得到所述视频片段的评分值；

精彩视频片段确定单元，用于基于所述评分值，确定所述精彩视频片段。

可选地，所述装置还包括视频片段筛选模块，用于将所述分位值向量中的每个子特征的分位值与其对应的分位值阈值进行比较，并在任一所述子特征的分位值小于其对应的分位值阈值时，删除所述分位值向量对应的所述视频片段。

可选地，所述装置还包括精彩视频生成模块，用于将所述视频片段按照播放顺序合成，以生成精彩视频。

需要说明的是，上述实施例提供的视频处理装置在执行视频处理方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的视频处理装置与视频处理方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本申请实施例中，视频的每个视频片段对应课件中的至少一个课件页面，且将课件页面根据显示内容的重要程度关联权重值，通过对每个视频片段中的用户特征和其对应的课件页面的权重值来评判视频片段是否精彩。本申请实施例考虑到了课件页面显示内容的重要程度，相较于现有技术中仅通过观察学生和老师的状态来截取精彩内容而言，获取的视频数据更加准确。同时，本申请实施例直接将每个视频片段作为精彩内容的选取基础，相较于现有技术中人工手动在整个视频中截取精彩视频依赖于个人反应速度而言，定位更加准确。

本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质可以存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上述的方法步骤，具体执行过程可以参见图4和图5所示实施例的具体说明，在此不进行赘述。

本申请还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行上述的方法步骤。电子设备可以是终端或服务器。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。

以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖的范围。