[發明專利]一種視頻或圖像視點類型的識別方法

有效

• 申請號: 201310057656.2
• 申請日: 2013-02-22
• 公開（公告）號: CN103198294A
• 公開（公告）日: 2013-07-10
• 發明（設計）人: 桂海田;劉禮豐
• 申請（專利權）人: 廣州市朗辰電子科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 楊曉松

1.一種視頻或圖像視點類型的識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

（1）預先通過訓練獲得直方圖相關性閾值、區域相似性特征值閾值；

（2）對于輸入的視頻或圖像，根據排圖規則提取出需要檢測相似性的兩個區域；

（3）對這兩個區域先進行直方圖相似性特征值提取，如果該特征值大于直方圖相關性閾值，則說明兩個區域相似，然后進入步驟（5）；如果否，進入步驟（4）；

（4）將這兩個區域均對應分為若干塊，兩個區域對應的每一塊之間進行宏塊似然率提取，將兩個區域中所有對應塊的宏塊似然率求平均作為區域相似性特征值，與區域相似性特征值閥值比較，如果小于閥值則判定此兩個區域相似，否則判定是不相似，然后進入步驟（5）；

（5）判斷結束，重回步驟（2），繼續根據排圖規則提取出需要檢測相似性的兩個區域，直到判斷出視點類型。

2.根據權利要求1所述的視頻或圖像視點類型的識別方法，其特征在于，所述步驟（1）中，直方圖相關性閾值的獲取過程如下：

（1-1-1）建立訓練數據庫，訓練數據庫中包括相似圖像組和非相似圖像組，相似圖像組為屬于同一場景的不同視點的圖像組，非相似圖像組為不是同一場景的兩個圖像序列；初始化閾值K₁、K₂，K₁>K₂；

（1-1-2）對數據庫中已知是否相似的兩幅圖像進行直方圖相似性特征值提取，記為r²；如果訓練用兩幅圖像為相似圖像，且r²<K₁，則將r²賦值給閾值K₁，如果訓練用兩幅圖像為非相似圖像，且r²>K₂，則將r²賦值給閾值K₂；

(1-1-3)重復步驟（1-1-2），直到數據庫中樣本數據訓練結束，得到最終的K₁′和K₂'；

(1-1-4)對最后得到的閾值K₁'和K₂'之間的值進行訓練，采用訓練數據庫中已知是否相似的兩幅圖像進行判斷，判斷準確率最高的值K即為單個訓練最優閥值。

3.根據權利要求2所述的視頻或圖像視點類型的識別方法，其特征在于，所述步驟（1）中，區域相似性特征值閾值的獲取過程如下：

（1-2-1）建立訓練數據庫，訓練數據庫中包括相似圖像組和非相似圖像組，相似圖像組為屬于同一場景的不同視點的圖像組，非相似圖像組為不是同一場景的兩個圖像序列；初始化閾值T₁、T₂，T₁>T₂；

（1-2-2）對數據庫中已知是否相似的兩幅圖像進行區域相似性特征值提取，記為λ；如果訓練用兩幅圖像為相似圖像，且λ<T₁，則將λ賦值給閾值T₁，如果訓練用兩幅圖像為非相似圖像，且λ>T₂，則將λ賦值給閾值T₂；

(1-2-3)重復步驟（1-2-2），直到數據庫中樣本數據訓練結束，得到最終的T₁′和T₂'；

(1-2-4)對最后得到的閾值T₁'和T₂'之間的值進行訓練，采用訓練數據庫中已知是否相似的兩幅圖像進行判斷，判斷準確率最高的值T即為單個訓練最優區域相似性特征值閥值。