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

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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。

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✅ 1. 安装依赖

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

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✅ 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()

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✅ 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

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向量聚合策略

方法	说明
均值池化	简单平均（推荐，鲁棒）
最大池化	每维取最大值
attention聚合	可加入权重建模（需模型支持）
LSTM	融合多帧序列，捕捉时间关系（高级）

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特征保存方案

格式	说明
.npy / .npz	NumPy 向量存储（推荐）
.pkl	Python 对象存储
CSV / JSON	可读性高，但体积大
Faiss / Milvus	向量库，支持 ANN 检索

保存为 .npy 示例：

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

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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。

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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。

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✅ 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"
}