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[發(fā)明專利]信息處理方法及裝置在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810993318.2 申請日: 2018-08-29
公開(公告)號: CN109086744A 公開(公告)日: 2018-12-25
發(fā)明(設計)人: 華晨 申請(專利權(quán))人: 北京貓眼視覺科技有限公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/46;H04N21/234
代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 代理人: 王寶筠
地址: 100044 北京市西城區(qū)*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 目標視頻 描述子 圖像 圖像數(shù)據(jù)庫 聚類中心 視頻內(nèi)容 信息處理 審核 檢索 參考視頻圖像 獲取目標 距離關(guān)系 人力成本 視頻圖像 數(shù)目條件 預設 預置 自動化
【說明書】:

發(fā)明提供的信息處理方法及裝置,所述方法包括:獲取目標視頻圖像;提取所述目標視頻圖像的SIFT描述子;利用預置的圖像數(shù)據(jù)庫,從所述目標視頻圖像的SIFT描述子中確定出有效SIFT描述子;當所述目標視頻圖像的有效SIFT描述子的數(shù)目符合預設數(shù)目條件時,確定檢索到所述目標視頻圖像。本發(fā)明實現(xiàn)了視頻內(nèi)容的自動化審核過程,并且根據(jù)與參考視頻圖像的SIFT描述子相對應的聚類中心,以及所述目標視頻圖像的SIFT描述子與所述圖像數(shù)據(jù)庫中的聚類中心之間的距離關(guān)系,來確定是否檢索到所述目標視頻圖像,提高了視頻內(nèi)容的審核精度與審核效率,同時節(jié)省了大量的人力成本。

技術(shù)領域

本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領域,更具體的說,涉及信息處理方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著視頻直播平臺的興起與各種視頻軟件的流行,每天都會有海量的視頻數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上傳播,為了保證視頻內(nèi)容的健康、和諧,需要對海量的視頻內(nèi)容進行嚴格審核,以杜絕敏感信息的傳播。

傳統(tǒng)的技術(shù)方案,通常是依賴于人工檢查視頻內(nèi)容的方式,來確定視頻中是否存在敏感信息,無論是審核效率,還是審核精度,都比較低,無法有效滿足海量視頻數(shù)據(jù)的審核需求。

因此,目前迫切需要一種切實有效的技術(shù)方案,以提高視頻內(nèi)容的審核效率與審核精度。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此,本發(fā)明提供了一種信息處理方法及裝置,以解決目前視頻內(nèi)容的審核效率與審核精度較低的技術(shù)問題。

為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:

一種信息處理方法,所述方法包括:

獲取目標視頻圖像;

提取所述目標視頻圖像的尺度不變特征變換SIFT描述子;

利用預置的圖像數(shù)據(jù)庫,從所述目標視頻圖像的SIFT描述子中確定出有效SIFT描述子;其中,所述圖像數(shù)據(jù)庫中包括:與參考視頻圖像的SIFT描述子相對應的聚類中心;所述有效SIFT描述子為,與所述圖像數(shù)據(jù)庫中的聚類中心的距離符合預設距離條件的SIFT描述子;

當所述目標視頻圖像的有效SIFT描述子的數(shù)目符合預設數(shù)目條件時,確定檢索到所述目標視頻圖像。

優(yōu)選的,所述圖像數(shù)據(jù)庫的建立過程包括:

獲取參考視頻圖像;

提取所述參考視頻圖像的SIFT描述子;

基于所述參考視頻圖像的SIFT描述子進行聚類處理,得到聚類結(jié)果;

根據(jù)所述聚類結(jié)果,建立所述圖像數(shù)據(jù)庫。

優(yōu)選的,所述獲取參考視頻圖像包括:

獲取參考視頻;

將所述參考視頻解碼為至少一個視頻圖像;

對所述至少一個視頻圖像進行聚類處理,得到第一聚類中心集合;所述第一聚類中心集合中至少包括:所述至少一個視頻圖像中各個視頻圖像分別對應的聚類中心;

從所述第一聚類中心集合中各個聚類中心分別對應的視頻圖像中,提取出滿足預設提取規(guī)則的視頻圖像,作為所述參考視頻圖像。

優(yōu)選的,所述基于所述參考視頻圖像的SIFT描述子進行聚類處理,得到聚類結(jié)果包括:

對所述參考視頻圖像的SIFT描述子進行聚類處理,得到第二聚類中心集合;所述第二聚類中心集合中至少包括:所述參考視頻圖像的各個SIFT描述子分別對應的聚類中心;

計算第一SIFT描述子與所述第一SIFT描述子對應的聚類中心之間的差值,作為所述第一SIFT描述子的差值;所述第一SIFT描述子為,所述參考視頻圖像的SIFT描述子中的任一SIFT描述子;

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