随着互联网和移动手持设备的普及,网络视频已经成为互联网领域最重要的应用之一。网络视频广告带来的巨大利益成为了很多运营商的主要收入。但由于视频中插入过多无关广告,强制消费者观看毫无兴趣的内容,而且广告的播放时间越来越长,超出了观众的忍耐力,严重影响了广告的投放效果。为了减小广告对视频播放的干扰,提高用户观看视频的体验。本课题提出了基于视频主角识别的服装广告投放方法,使插入服装的广告可以与视频主角相连,与视频内容相关,从而提高观众对广告的兴趣和印象,同时,增加了视频广告投放方式的选择。本文分析了在线视频广告的国内外发展现状,并指出现有广告投放方式的问题,提出基于主角识别的视频广告投放方法,使视频广告能够与视频角色、内容相关联。总结了视频人脸聚类技术的国内外研究现状。根据人脸具有传递性的特点,提出基于人脸验证的聚类算法。该算法利用人脸验证,逐步把人脸样本点融合,实现人脸聚类。本文采用了人脸探测、人脸验证、物体跟踪等技术,提高了视频人脸聚类的准确率和稳定性。总结了衣服识别与匹配技术的国内外研究现状,提出了一种视频中衣服识别匹配的方法。该方法对视频中不同尺寸的人体采用不同的策略,对全身的人体图片直接训练衣服模型实现衣服标注;对半身的人体图片通过背景去除和图片分割、聚类实现衣服的提取。最后利用人体部位对齐方法,提取各部位的多种特征,实现衣服识别和匹配。同时,本文介绍了开发的基于视频内容的广告投放系统,该系统能够探测视频中的人体,利用人体部位对齐、深度学习等技术,实现对视频角色衣服的匹配检索,并给用户推荐相似款型的衣服。综上所述,本课题利用人脸聚类的方法,实现了视频中主要角色的自动识别,并通过衣服识别检索的方法,实现对视频中主角衣服的广告投放,以期提高用户体验。