[發明專利]一種基于緊湊視頻表征的視頻拷貝檢測方法

有效

• 申請號: 201611150987.0
• 申請日: 2016-12-14
• 公開（公告）號: CN106649663B
• 公開（公告）日: 2018-10-16
• 發明（設計）人: 李豪杰;王領;暴雨
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 李曉亮;趙連明

本發明屬于數字媒體領域，提供一種基于緊湊視頻表征的視頻拷貝檢測方法，包括：稠密提取庫視頻和查詢視頻的關鍵幀；提取所述庫視頻和查詢視頻的關鍵幀的圖像稀疏特征；使用池化方式，將所述庫視頻和查詢視頻的圖像稀疏特征分別進行融合，形成簡潔視頻特征。本發明的有益效果為：采用本發明能夠準確描述視頻信息，有效減少特征數量，大大提升檢索階段的速度；且本發明結合深度學習與傳統方法，在保證準確匹配的基礎上，減少了機器的性能負擔，解決了現有技術的不足。

技術領域

本發明屬于數字媒體領域，主要涉及一種基于緊湊視頻表征的視頻拷貝檢測方法。

背景技術

隨著視頻版權問題受到越來越多的重視，如何快速甄別一段視頻是否是另一段視頻的拷貝，已成為數字媒體領域的一個關鍵性技術。拷貝視頻可以是原視頻，可以是原視頻中截取的小片段，也可以是原視頻中的一個片段與其他無關視頻拼接。同時，拷貝視頻可能被插入無關遮擋(字幕、臺標等)、改變長寬比、改變顏色與亮度、改變分辨率、畫中畫、重新攝錄等多種變形手段。使用一種有效的表征對視頻進行描述，從而使得計算機能夠快速準確地判斷出一段查詢視頻是否是庫視頻的拷貝，并定位出拷貝的起始時間，是解決該問題的關鍵。

在視頻拷貝檢測問題中，目前有基于局部點特征和基于圖像特征兩種表征方式。為了避免過量的特征帶來性能負擔，兩種方法的第一步都稀疏地對視頻進行關鍵幀提取，例如，一秒視頻采集一到兩幀圖像作為該視頻片段的代表。之后，第一種方法會探查圖像中有代表性的點，并提取特征加以描述，通過比對查詢視頻與庫視頻中點特征的相似度，將點映射回圖像，圖像映射回視頻的方式，得到查詢結果。第二種方法會對每幅關鍵幀提取一個圖像特征進行描述，然后比對查詢視頻與庫視頻中的圖像特征的相似度，映射回視頻的時間軸，得到查詢結果。針對不同的方法，國內外學者進行了一些深入的研究。如基于圖像的后置時空濾波(參考Matthijs Douze，Herve J′egou，Cordelia Schmid在IEEETransactions on Multimedia 2010年第12卷第4冊的257-266頁發表的文章“An image-based approach to video copy detection with spatio-temporal post-filtering”)、SCNN(參考Yugang Jiang，Jiajun Wang在IEEE Transactions on Big Data 2016年第2卷第1冊的32-42頁發表的文章“Partial copy detection in videos：A benchmark and anevaluation of popular methods”)等方法被應用到視頻拷貝檢測中來。

出于對內存和查詢時間代價的考慮，以上所提到的表征方式，均需要稀疏地對視頻進行關鍵幀采樣。然而，同一秒鐘的幀圖像，盡管相似但又有著不同的細節，若僅僅使用其中的一到兩幀來表示該一秒鐘片段，會損失掉部分信息，使得特征的描述能力降低，造成結果準確性下降。若進行稠密采樣，則會使得相同視頻得到的特征數量大大增加，導致計算時長大大增加，脫離實用性。

發明內容

本發明利用了深度學習與稀疏編碼來解決現有技術存在的問題。本發明提供一種基于緊湊視頻表征的視頻拷貝檢測方法，在提升特征描述能力的情況下，保證其緊湊性，即用一段短小緊湊的特征，就能很好描述一小段視頻的信息。在本發明中，將稠密采集視頻的關鍵幀，并對每張關鍵幀提取圖像特征，之后使用特征融合的方式，將一個視頻片段內的所有圖像特征融合成一個對該片段的緊湊表征。

為了達到上述目的，本發明的技術方案為：