人工智能对视频后期处理的应用

卿映荷

摘要

人工智能研究及开发的目的就是帮助人们完成复杂的工作，其应用范围涉及到人类生活与工作的各个方面，会对社会的发展造成较大的影响。基于此，笔者从人工智能的概念入手，从应用流程、应用要点以及应用技术这三个方面对其在视频后期处理中的应用进行分析，详细阐述了人工智能在视频分析及视频编辑中的技术、算法，以期为相关研究提供参考。

【关键词】人工智能 视频后期处理 素材库

视频后期处理的流程相对复杂，涉及到视频粗剪、正式剪辑、作曲选取、特效制作以及配音合成等多个环节，需要后期制作人员花费较多的时间，而且视频后期素材的寻找过程十分枯燥，后期制作人员需要从互联网上海量的音乐素材中选择最佳的音乐，工作量非常大。人工智能可以有效解决这一问题，减少后期制作人员的工作量，提高视频后期处理的效率。因此，对于人工智能对视频后期处理的应用分析是很有必要的。

1 人工智能及视频后期处理分析

人工智能主要是指研究、开发能够模拟、延伸并拓展人的智能的技术，属于计算机科学的一个分支，意在分析智能的本质，从而生产出能够按照人类智能类似的方式进行相应反应的智能机器，在人工智能领域，研究学者的研究集中于机器人、语言及图像识别以及自然语言处理等方面。具体而言，就是通过人工智能进行人类意识及思维的模拟，帮助人类完成某些特殊的工作。在斯坦福大学与Adobe的研究中，对人工智能在视频编辑中的应用进行了分析，指出人工智能能够用于视频编制制作工作中。本文主要对人工智能对视频后期处理的应用分析，视频后期处理主要是指对拍摄完成或者软件制作完成的视频进行后期处理，使视频更加完善，常用的视频后期处理工作包括添加特效、添加字幕、制作声音等。这项工作花费的时间相对较多，工作效率也比较低，而人工智能的应用可以有效解决上述问题，有助于视频后期处理效率的提升，降低后期人员的工作压力。

2 人工智能对视频后期处理的应用分析

2.1 人工智能在视频后期处理的应用流程

在视频后期处理中，人工智能会根据模块化原则，将其划分成视频采集、视频分析、视频编辑、用户修改以及视频生成这五个部分。在视频后期处理的过程中，为了保障人工智能化的实现，视频后期处理的案例以及素材库会采用本地更新以及网络更新这两种更新方法。在进行视频分析时，人工智能会通过案例或者素材库获得相关案例的支持，在参考案例及素材库的基础上，人工智能会对原视频进行科学合理的分析及布局，为下一步的视频编辑奠定良好的基础;在进行视频编辑时，人工智能会根据视频分析的结果，结合素材库中的素材，实现视频后期处理;对于用户修改流程，主要是为了弥补人工智能在视频后期处理方面的不足之处，进行视频后期处理的完善与修改，确保视频的后期处理能够满足用户的要求。

2.2 人工智能在视频后期处理的应用要点

在视频后期处理过程中，人工智能的应用要点包括两个方面，分别是视频分析以及视频编辑。在应用人工智能进行视频后期处理时，用户需要注重视频分析模块以及视频编辑模块的设计，确保人工智能能够顺利完成视频后期处理。

对于视频分析模块的设计来说，人工智能首先要将原视频与案例或者素材库中的视频进行相似度匹配，如果相似度匹配较高，则会进入下一步的视频分析环节;如果相似度匹配较低，则会将视频返回到案例及素材库中，而案例及素材库会继续向人工智能提供相似视频;然后，人工智能会对相似视频进行后期处理分析，从而得出原视频的预处理框架，在预处理框架中，人工智能会根据相似视频各个时段的后期处理分析结果，得出原视频的后期处理素材（包括字幕、动画以及影音等多种素材）放置位置，并對不同的后期处理素材进行相应的标记及划分，避免视频编辑过程中将后期处理素材放置错误。

对于视频编辑模块的设计来说，人工智能已经在视频分析过程得出全面的视频后期处理框架，只需要按照框架中的内容在原视频的正确位置添加相应的后期处理素材即可。在人工智能将所有后期处理素材添加完成之后，就形成一个初步后期处理视频，用户可以对该视频进行相应的人工修改，进一步完善视频的后期处理。

2.3 人工智能在视频后期处理的应用技术

在视频后期处理中，人工智能的上述操作需要相应的技术与算法提供支持。具体而言，人工智能主要通过CBR技术及ANN算法实现视频后期处理。其中，CBR技术主要是指推理机制，在推理机制的支持下，人工智能在进行视频后期处理时，会在案例以及素材库中查找和原视频最相似的视频，分析其视频后期处理方法，从而实现视频后期处理。CBR技术可以在很大程度上缩短人工智能的推理时间，还能够使人工智能在推理的过程中学习新的案例。

ANN算法具备显著的快捷及记忆优势，将其和CBR技术共同应用，能够实现人工智能对视频相似度的分析。ANN算法主要是将sigmoid函数作为激活函数，其公式如下：

其中，s_i主要是指某个节点所有输入的加权和，O_i是指这一节点的输出。

在使用激活函数获得节点的输出之后，人工智能会通过最小均方差LMS方法，对网络的权值进行计算，其计算公式如下：

其中，η是指学习率，其取值范围在0.01-1之间，人工智能会根据输出的相似度值查找出案例及素材库中相似度最高的视频，从而进行后期处理的学习。

3 结论

综上所述，人工智能是科学领域的重大飞跃，可以为人们的生产生活造成较大的影响，为各行各业的工作人员带来了便利。通过本文的分析可知，人工智能可以通过视频相似度分析，分析相似视频的后期素材应用方式，形成视频后期处理的框架，并根据这一框架中的处理素材对原视频进行后期处理，从而实现视频的高效后期处理，提高视频制作的效率。本文的分析仍旧不够全面，仅供参考。

参考文献

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[2]杨闱元.人工智能技术在课程视频制作中的应用[J].课程教育研究，2018（07）：230.