[發明專利]一種自適應的視頻幀特征點抽稀方法

在審

• 申請號: 201611117135.1
• 申請日: 2016-12-07
• 公開（公告）號: CN106599820A
• 公開（公告）日: 2017-04-26
• 發明（設計）人: 孫宏躍;曲志峰;樓方平;李軍;陳丹偉;潘飚;陳英華;紀翀
• 申請（專利權）人: 南京中孚信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 濟南舜源專利事務所有限公司37205
• 代理人: 張亮

1.一種自適應的視頻幀特征點抽稀方法，包括以下步驟：

步驟1)：提取待檢測視頻的關鍵幀，通過特征點檢測算法提取視頻幀的特征點集合，記為P；同時對關鍵幀進行隱形格網劃分，將其劃分為相同大小的格網單元，每個格網單元的特征點的集合記為P_ij，P_ij的總和即為P，P_ij與P的關系如下：

P＝{P_(i,j)}

步驟2)：確定自適應的聚類算法參數：計算步驟1)中格網單元的信息熵，根據信息熵確定聚類算法的參數信息；

步驟3)：對格網單元的特征點集合P_ij，根據特征點的位置信息、尺度信息，通過聚類算法進行聚類，得到的聚類結果，保留其聚類中心，構成抽稀后的特征點集合，記為

步驟4)對于每個格網單元，重復步驟(2)～(3)，得到該關鍵幀的特征點抽稀結果，記為P^N，如下所示：

$P^N=\left\{P_{i,j}^N\right\}$

步驟5)：重復步驟(1)～(4)，實現待檢測視頻的特征點抽稀。

2.根據權利要求1所述的一種自適應的視頻幀特征點抽稀方法，其特征在于：所述步驟1)中，特征點檢測算法為SFIT算法。

3.根據權利要求1或2所述的一種自適應的視頻幀特征點抽稀方法，其特征在于：所述步驟2)中，聚類算法的參數信息包括聚類個數。

4.根據權利要求3所述的一種自適應的視頻幀特征點抽稀方法，其特征在于：所述步驟2)中，聚類算法為K-means算法。

5.根據權利要求4所述的一種自適應的視頻幀特征點抽稀方法，其特征在于：所述步驟2)中，根據格網單元的信息熵，自適應地決定該格網單元的特征點聚類的參數。

6.根據權利要求5所述的一種自適應的視頻幀特征點抽稀方法，其特征在于：所述步驟3)中，聚類過程綜合考慮特征點的位置信息、尺度信息，保留有代表性的特征點，剔除了冗余的特征點。