一种视频特征提取方法、视频匹配方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了视频特征提取方法，包括：将输入的视频进行帧率变换，得到预设帧率的视频图片；将视频图片进行灰度处理，并将灰度处理后的图片进行时域信息代表图像的转换，得到第一图片；将第一图片进行抗噪变化，得到第一图片对应的多张第二图片；分别对每张第二图片进行分割，得到各自对应的具有相等区域大小的M个图片区域，并分别提取M个图片区域的颜色空间特征；M为大于1的整数；对提取的颜色空间特征进行二值化处理，并按照预设的排序规则进行排序后得到视频的二值特征序列。本发明专利技术还公开了视频匹配方法及相关装置，采用本发明专利技术有效解决了现有技术方案提取的视频特征抗噪能力不佳的技术问题，可以快速地完成版权检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机通信领域，尤其一种视频特征提取方法、视频匹配方法、视频特征提取装置以及视频匹配装置。
技术介绍
随着多媒体技术的发展，特别是互联网已成为日常生活不可缺少的一部分，视频内容变得越来越丰富，同时盗版视频也成倍出现。在多媒体版权保护中，版权鉴别者需要从大量的视频数据中，快速有效地检测到可能存在的拷贝并判断内容的所有权，这就需要对视频进行指纹或特征提取等内容检索。现有技术中利用基于内容的版权检测(Content-Based Copy Detection，CBCD)对视频的版权进行保护，当前基于内容的版权检测最主要分为两种：基于空间颜色的视频指纹(或视频特征)，以及基于特征提取的视频指纹(或视频特征)。基于空间颜色的视频指纹基本上是利用图片在某个时间段，特定区域的直方图。但是颜色的特征会根据视频的不同格式而改变，从而导致基于颜色的视频指纹不具有高的抗噪能力，如添加商标，黑边等的变化。基于特征的视频指纹具有代表性的有二维离散余弦变换(2D-Discrete Cosine Transform，DCT)的视频指纹。通过2D-DCT转变后的视频指纹变成一个二维的向量，从而代表了视频在某一个区域的特征。对比起颜色空间的指纹，基于DCT的特征视频指纹对于视频格式引起的颜色空间有一定的抗噪能力。但DCT的特征指纹对于视频的压缩，商标，黑边添加，旋转等的变化抗噪能力不佳。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种视频特征提取方法、视频匹配方法、视频特征提取装置以及视频匹配装置，有效解决了现有技术方案提取的视频特征抗噪能力不佳的技术问题。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例第一方面公开了一种视频特征提取
方法，包括：将输入的视频进行帧率变换，得到预设帧率的视频图片；将所述视频图片进行灰度处理，并将灰度处理后的图片进行时域信息代表图像的转换，得到第一图片；将所述第一图片进行抗噪变化，得到所述第一图片对应的多张第二图片；分别对每张第二图片进行分割，得到各自对应的具有相等区域大小的M个图片区域，并分别提取所述M个图片区域的颜色空间特征；所述M为大于1的整数；对提取的所述颜色空间特征进行二值化处理，并按照预设的排序规则进行排序后得到所述视频的二值特征序列。本专利技术实施例第二方面公开了一种视频匹配方法，包括：提取输入的第一视频的二值特征序列；将所述第一视频的二值特征序列与特征库中存储的第二视频的二值特征序列进行匹配，并输出汉明距离小于预设阈值的特征对应的视频信息；其中，所述第一视频的二值特征序列和所述第二视频的二值特征序列为通过上述第一方面中视频特征提取方法提取出的特征序列。本专利技术实施例第三方面公开了一种视频特征提取装置，包括：帧率变换模块，用于将输入的视频进行帧率变换，得到预设帧率的视频图片；灰度处理模块，用于将所述视频图片进行灰度处理；时域变换模块，用于并将灰度处理后的图片进行时域信息代表图像的转换，得到第一图片；抗噪变化模块，用于将所述第一图片进行抗噪变化，得到所述第一图片对应的多张第二图片；分割模块，用于分别对每张第二图片进行分割，得到各自对应的具有相等区域大小的M个图片区域；特征提取模块，用于分别提取所述M个图片区域的颜色空间特征；所述M为大于1的整数；二值化处理模块，用于对提取的所述颜色空间特征进行二值化处理，并按照预设的排序规则进行排序后得到所述视频的二值特征序列。本专利技术实施例第四方面公开了一种视频匹配装置，特征序列提取模块，用于提取输入的第一视频的二值特征序列；匹配输出模块，用于将所述第一视频的二值特征序列与特征库中存储的第二视频的二值特征序列进行匹配，并输出汉明距离小于预设阈值的特征对应的视频信息；其中，所述特征序列提取模块包括上述第三方面的视频特征提取装置；所述第一视频的二值特征序列和所述第二视频的二值特征序列为通过所述视频特征提取装置提取出的特征序列。本专利技术实施例第五方面公开了一种电子设备，包括处理器、存储器以及输入装置和输出装置；其中，所述处理器通过执行所述存储器中存储的视频特征提取程序，执行上述第一方面中的视频特征提取方法的全部步骤。本专利技术实施例第六方面公开了一种电子设备，包括处理器、存储器以及输入装置和输出装置；其中，所述处理器通过执行所述存储器中存储的视频匹配程序，执行上述第一方面中的视频匹配方法的全部步骤。实施本专利技术实施例，通过将输入的视频进行帧率变换，然后将视频图片进行灰度处理，并进行时域信息代表图像的转换得到第一图片，然后将第一图片进行抗噪变化，得到第一图片对应的多张第二图片；并分别对每张第二图片进行分割，得到各自对应的具有相等区域大小的M个图片区域，并分别提取所述M个图片区域的颜色空间特征并进行二值化处理，最终按照预设的排序规则进行排序后得到视频的二值特征序列，有效解决了现有技术方案提取的视频特征抗噪能力不佳的技术问题，相对于现有技术的基于空间颜色的视频指纹，具有更高的抗噪能力，不仅能处理视频空间的变化，如旋转，缩放等，而且也能很好地处理局部变化，如商标，黑边等；相对于现有技术中基于特征的视频指纹，具有高效的处理能力，能够快速地进行特征提取，并便于后续进行快速地视频匹配，已快速地完成版权检测。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付
出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的视频特征提取方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的图片分割的示意图；图3是本专利技术实施例的对图片进行抗噪变化的流程示意图；图4是本专利技术实施例提供的特征提取和二值化处理的流程示意图；图5是本专利技术实施例提供的视频匹配方法的流程示意图；图6是本专利技术提供的视频匹配方法的另一实施例的流程示意图；图7是本专利技术提供的最小二乘法的几何意义的原理示意图；图8是本专利技术实施例提供的视频特征提取装置的结构示意图；图9是本专利技术实施例提供的抗噪变化模块的结构示意图；图10是本专利技术实施例提供的二值化处理模块的结构示意图；图11是本专利技术提供的二值化处理模块的另一实施例的结构示意图；图12是本专利技术提供的视频特征提取装置的另一实施例的结构示意图；图13是本专利技术提供的视频特征提取装置的另一实施例的结构示意图；图14是本专利技术实施例提供的视频匹配装置的结构示意图；图15是本专利技术实施例提供的匹配输出模块的结构示意图；图16是本专利技术提供的视频匹配装置的另一实施例的结构示意图；图17是本专利技术提供的视频匹配装置的另一实施例的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参见图1，是本专利技术实施例提供的视频特征提取方法的流程示意图，包括以下步骤：步骤S100：将输入的视频进行帧率变换，得到预设帧率的视频图片；具体地，对输入的视频在时间上进行帧率变换，得到每秒J帧(预设帧率)的视频图片；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频特征提取方法，其特征在于，包括：将输入的视频进行帧率变换，得到预设帧率的视频图片；将所述视频图片进行灰度处理，并将灰度处理后的图片进行时域信息代表图像的转换，得到第一图片；将所述第一图片进行抗噪变化，得到所述第一图片对应的多张第二图片；分别对每张第二图片进行分割，得到各自对应的具有相等区域大小的M个图片区域，并分别提取所述M个图片区域的颜色空间特征；所述M为大于1的整数；对提取的所述颜色空间特征进行二值化处理，并按照预设的排序规则进行排序后得到所述视频的二值特征序列。

【技术特征摘要】
1.一种视频特征提取方法，其特征在于，包括：将输入的视频进行帧率变换，得到预设帧率的视频图片；将所述视频图片进行灰度处理，并将灰度处理后的图片进行时域信息代表图像的转换，得到第一图片；将所述第一图片进行抗噪变化，得到所述第一图片对应的多张第二图片；分别对每张第二图片进行分割，得到各自对应的具有相等区域大小的M个图片区域，并分别提取所述M个图片区域的颜色空间特征；所述M为大于1的整数；对提取的所述颜色空间特征进行二值化处理，并按照预设的排序规则进行排序后得到所述视频的二值特征序列。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一图片进行抗噪变化，得到所述第一图片对应的多张第二图片，包括：当检测到所述第一图片存在黑边时，删除所述第一图片中的黑边；对所述第一图片以预设角度和方向进行多次旋转，得到多张第二图片；其中每次旋转后的图片对应一张第二图片。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图片以预设角度和方向进行多次旋转，得到多张第二图片之后，所述分别对每张第二图片进行分割之前，还包括：分别对所述第二图片进行裁剪和/或缩放处理，得到预设宽高比的第二图片。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别提取所述M个图片区域的颜色空间特征，包括：分别计算所述M个图片区域的像素平均值；所述对提取的所述颜色空间特征进行二值化处理，并按照预设的排序规则进行排序后得到所述视频的二值特征序列，包括：将属于同一个第二图片中的M个图片区域的像素平均值分别与整张所述第二图片的像素平均值进行对比，转换成二值特征；将得到的M个二值特征按照预设的排序规则进行排序后得到所述视频对应的全局二值特征序列。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对提取的所述颜色空间特征进行二值化处理，并按照预设的排序规则进行排序后得到所述视频的二值特征序列，还包括：从属于同一个第二图片中的M个图片区域中提取K个图片区域；所述K为大于0，小于所述M的整数；将所述K个图片区域的像素平均值分别与整张所述第二图片的像素平均值进行对比，转换成二值特征；将得到的K个二值特征按照预设的排序规则进行排序后得到所述视频对应的局部二值特征序列。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，执行多次所述从属于同一个第二图片中的M个图片区域中提取K个图片区域的步骤；每次执行中的K值相同或不同；其中，在K值相同的步骤中，从属于同一个第二图片中的M个图片区域提取出的图片区域的位置不同。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述按照预设的排序规则进行排序后得到所述视频的二值特征序列之后，还包括：将所述全局二值特征序列和所述局部二值特征序列分层单独存储，其中长度相同的二值特征序列存储在同一层中。8.一种视频匹配方法，其特征在于，包括：提取输入的第一视频的二值特征序列；将所述第一视频的二值特征序列与特征库中存储的第二视频的二值特征序列进行匹配，并输出汉明距离小于预设阈值的特征对应的视频信息；其中，所述第一视频的二值特征序列和所述第二视频的二值特征序列为通过权利要求1-7任一项所述的视频特征提取方法提取出的特征序列。9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述特征库分层存储有所述第二视频的全局二值特征序列和局部二值特征序列时，其中长度相同的二值特征序列存储在同一层中；所述将所述第一视频的二值特征序列与特征库中存储的第二视频的二值特征序列进行匹配，包括：针对每个第一视频的二值特征序列，在所述特征库中查找出对应的层数；其中，所述层数中存储的所述第二视频的二值特征序列的长度与所述第一视频的二值特征序列的长度相同；分别将每个第一视频的二值特征序列与各自对应的层数中的所述第二视频的二值特征序列进行匹配。10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述视频信息包括所述第一视频的时间点与所述第二视频的时间点的时域匹配信息；所述输出汉明距离小于预设阈值的特征对应的视频信息之后，还包括：根据所述时域匹配信息，通过预设的时间点映射算法进行时域匹配分析，得出所述第一视频中第一时长与所述第二视频中第二时长的匹配关系。11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述时间点映射算法包括时域缩放和/或偏移算法。12.一种视频特征提取装置，其特征在于，包括：帧率变换模块，用于将输入的视频进行帧率变换，得到预设帧率的视频图片；灰度处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐敘遠，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44