随着短视频行业的飞速发展，对于一个网站推广者来说，我们在获取目标流量时，并不仅仅依靠搜索。 往往来自各大自媒体平台的视频营销。 在这个过程中，系统经常需要对视频内容的质量进行评估。 下面就百度早期如何评价视频内容质量的一些讨论，供大家参考！

I. 概述

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随着互联网视频越来越多，人们渴望从众多视频中快速准确地定位到一些优质视频。 视频清晰度是评价视频质量的重要指标，特别是对于电影和动画视频来说，高清视频可以大大提升用户体验。 那么如何判断视频清晰度和识别高清视频对于用户和搜索引擎来说都是非常有价值的。

与大多数评估机制一样，视频清晰度分为相对清晰度和绝对清晰度。 相对锐度可以理解为视频之间锐度的排序，绝对锐度可以理解为先将锐度分成不同的等级，然后再判断视频属于哪个等级。 目前我们视频搜索的清晰度识别属于“绝对清晰度”，应用是将视频分为“高清”和“非高清”两个级别展示给用户。

影响视频清晰度的因素很多，包括模糊、块状（马赛克的数量）、噪点量、亮度、编码错误等。这些因素通常是原始视频被压缩造成的 ，传输，重新拍摄，编辑。 人类可以通过眼睛非常准确地判断视频是否清晰，但计算机很难自动识别视频的清晰度。 原因是：影响视频清晰度的因素很多，每个因素都很难用数学来量化确定。 描述; 计算机很难识别哪个是真实的模糊，哪个是非真实的模糊。 例如，相机拍摄时，前景清晰，但背景模糊。 这种模糊和上述由编码和压缩引起的模糊可以被人类快速识别。 马赛克、噪点等也存在同样的问题； 计算机根据量化后的清晰度来识别未知视频的清晰度，这个智能系统的实现是人类智能无法比拟的。

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从以上分析可知，能否找到一种或多种有效且可量化的特征来衡量视频清晰度，是视频清晰度识别的关键。

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二、衡量清晰度的因素

我们知道衡量视频清晰度的因素要从视频的特点来挖掘。 视频的特征包括以下几个方面：视频的视觉特征、听觉特征、文本特征和回放的高级语义特征。 这里的视觉特征主要包括视频帧图像的颜色、纹理、形状、运动等低级视觉特征； 听觉特征反映了视频中音频的频谱分布和变化规律、节奏、节奏等； 文本特征包括视频的 ASR 文本（视频）。 音频中包含的文字）、字幕文字、人工标注的文字等； 视频用于播放时的高级语义特征，例如视频比特率和分辨率。

显然，上述特征中的听觉特征不能用于清晰识别。 文本特征中的字幕和ASR文本的识别和召回难度大、成本高，存在准确性问题； 而人工标注的文字一般由视频发布者提供，存在噪音和作弊的可能。 视觉特征目前还面临建模、召回和准确性等问题。 因此，本文采用视频的高级语义特征进行播放，采用视频的分辨率（宽高）和码率作为衡量视频清晰度的基本属性指标，并结合这些属性推导出一些组合属性 ：分辨率 码率、分辨率与码率的商等的乘积作为衡量清晰度的因素。

用分辨率和码率来识别视频清晰度还需要考虑一个重要的因素：数据分类，我们知道在同样的清晰度条件下，动画视频在分辨率和码数上要比影视视频高。 率较低。

三、识别算法的选择

在确定了用户识别视频清晰度的特征后，我们面临的问题是如何利用这些特征有效地判断一个指定的清晰度 视频学位水平。 这个问题本质上是一个决策问题，所以本文使用一些有形的决策树算法来训练样本，生成的决策树用于实际的锐度识别。

四、识别的主要过程

识别的主要过程分为训练阶段和应用阶段：

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1． 选择不同类别的视频样本并手动标记，对视频的清晰度进行评分

2. 下载视频，获取视频的码率和分辨率，导出组合属性

3. 使用决策树算法训练样本，生成决策树

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