一种视频数据处理方法以及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种视频数据处理方法以及装置，其中方法包括：对源视频数据进行帧率变化，得到目标视频数据，并获取目标视频数据中每一帧数据分别对应的SIFT特征；对SIFT特征进行冗余合并处理和二维转换处理，得到目标视频数据对应的视频指纹特征向量；根据所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量，在预设的视频指纹特征匹配库中查找与所述目标视频数据的匹配度最高的预存储视频数据，并当所查找出的所述预存储视频数据与所述目标视频数据之间的匹配度超过预设匹配度阈值时，确定所述源视频数据为非法视频数据。采用本发明专利技术，可提高视频指纹的抗噪能力。

【技术实现步骤摘要】
一种视频数据处理方法以及装置
本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种视频数据处理的方法以及装置。
技术介绍
随着互联网的发展，在互联网中存在越来越多的网络视频，而对一些原创视频进行版权保护也变得越来越重要。目前通常是利用基于内容的版权检测对视频的版权进行保护，如基于空间颜色的视频指纹的版权检测。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的特定区域的直方图所生成的，而由于颜色的特征会根据视频的不同格式而改变，所以会导致基于空间颜色的视频指纹不具有高的抗噪能力，且基于空间颜色的视频指纹对添加商标、黑边等变化也不具备足够的抗噪能力。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种视频数据处理方法以及装置，可提高视频指纹的抗噪能力。本专利技术实施例提供了一种视频数据处理方法，包括：对源视频数据进行帧率变化，得到目标视频数据，并获取所述目标视频数据中每一帧数据分别对应的尺度不变特征转换SIFT特征；按照预设时长阈值对所述目标视频数据进行时域划分，分别将每段时域内的帧数据对应的SIFT特征作为时域特征集，并对每段时域分别对应的时域特征集中的SIFT特征进行冗余合并处理和二维转换处理，得到所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量；根据所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量，在预设的视频指纹特征匹配库中查找与所述目标视频数据的匹配度最高的预存储视频数据，并当所查找出的所述预存储视频数据与所述目标视频数据之间的匹配度超过预设匹配度阈值时，确定所述源视频数据为非法视频数据。相应地，本专利技术实施例还提供一种视频数据处理装置，包括：特征获取模块，用于对源视频数据进行帧率变化，得到目标视频数据，并获取所述目标视频数据中每一帧数据分别对应的尺度不变特征转换SIFT特征；合并转换模块，用于按照预设时长阈值对所述目标视频数据进行时域划分，分别将每段时域内的帧数据对应的SIFT特征作为时域特征集，并对每段时域分别对应的时域特征集中的SIFT特征进行冗余合并处理和二维转换处理，得到所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量；匹配查找模块，用于根据所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量，在预设的视频指纹特征匹配库中查找与所述目标视频数据的匹配度最高的预存储视频数据，并当所查找出的所述预存储视频数据与所述目标视频数据之间的匹配度超过预设匹配度阈值时，确定所述源视频数据为非法视频数据。本专利技术实施例通过提取视频中的SIFT特征，并对SIFT特征进行冗余合并处理和二维转换处理，可以减少基于SIFT特征的视频指纹的匹配计算量，即可提升视频指纹的匹配效率，而且SIFT特征本身具有较高的抗噪能力，所以也提高了视频指纹的抗噪能力，因此，基于SIFT特征的视频指纹可以高效、准确地对一些原创视频实现版权保护。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一种视频数据处理方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的另一种视频数据处理方法的流程示意图；图2a是本专利技术实施例提供的一种视频时域划分的示意图；图2b是本专利技术实施例提供的一种帧数据中的特征匹配点的分布示意图；图3是本专利技术实施例提供的一种视频数据处理装置的结构示意图；图4是本专利技术实施例提供的一种合并转换模块的结构示意图；图5是本专利技术实施例提供的一种冗余合并单元的结构示意图；图6是本专利技术实施例提供的一种匹配查找模块的结构示意图；图7是本专利技术实施例提供的一种视频指纹选择单元的结构示意图；图8是本专利技术实施例提供的一种匹配分析筛选单元的结构示意图；图9是本专利技术实施例提供的另一种视频数据处理装置的结构示意图。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。请参见图1，是本专利技术实施例提供的一种视频数据处理的方法的流程示意图，所述方法可以包括：S101，对源视频数据进行帧率变化，得到目标视频数据，并获取所述目标视频数据中每一帧数据分别对应的尺度不变特征转换SIFT特征；具体的，服务器通过互联网获取到源视频数据，并对源视频数据进行帧率变化，并将帧率变化后的源视频数据确定为目标视频数据。如获取到的源视频数据的帧率为25帧/秒，然后对源视频数据进行帧率变化，帧率变化后的源视频数据的帧率变为5帧/秒。所述服务器进一步获取所述目标视频数据中每一帧数据分别对应的SIFT(Scale-invariantfeaturetransform，尺度不变特征转换)特征，其中，每一帧数据可以对应有一个或多个SIFT特征。由于SIFT特征对图像缩放、黑边添加、旋转等变化具有较高的抗噪能力，所以基于SIFT特征的视频指纹特征向量对图像缩放、黑边添加、旋转等变化也具有较高的抗噪能力，但是由于SIFT特征量过大，会增加计算复杂度，所以本专利技术还对提出了缩小SIFT特征量的方法，其中，缩小SIFT特征量的方法具体参见下面的S102步骤。S102，按照预设时长阈值对所述目标视频数据进行时域划分，分别将每段时域内的帧数据对应的SIFT特征作为时域特征集，并对每段时域分别对应的时域特征集中的SIFT特征进行冗余合并处理和二维转换处理，得到所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量；具体的，所述服务器按照预设时长阈值对所述目标视频数据进行时域划分，并分别将每段时域内的帧数据对应的SIFT特征作为时域特征集。例如，若所述预设时长阈值为1秒，则对所述目标视频数据进行时域划分后所得到的每段时域都为1秒，如所述目标视频数据中的0至1秒的视频数据为第一段时域的视频数据，1至2秒的视频数据为第二段时域的视频数据，然后所述服务器分别将每段时域(即每1秒时长)内的所有帧数据对应的SIFT特征作为时域特征集，如1秒内有10帧数据，则可以将这1秒内的10帧数据分别对应的SIFT特征作为这1秒的时域特征集，即用该时域特征集代表这1秒的唯一性。通过将一段时域内的所有SIFT特征组合起来，以作为一段时域的唯一性，能够实现视频指纹的时域性特性，并且能够提高视频指纹的召回率(如某段时域中的某一帧数据丢失了，依然可以根据该段时域的其它帧数据确定出该段时域对应的视频指纹，即提高了视频指纹的召回率)。所述服务器获得每段时域分别对应的时域特征集后，可以对每段时域内所有帧数据对应的图像进行相似过滤，以减少每个时域特征集中的SIFT特征数量，以便于在后续可以提高视频指纹的匹配速度，同时维持准确率不变。其中，对每段时域内所有帧数据对应的图像进行相似过滤的具体过程可以为：分别对每个时域特征集中的每相邻两个帧数据进行对比分析，并对对比分析结果为相似结果的相邻两个帧数据对应的SIFT特征进行冗余合并。进一步的，所述服务器可以根据图像边缘强度参数，分别在每个冗余合并后的时域特征集中选择出预设数量的SIFT特征，以分别作为对应的目标时域特征集合。以其中一个冗余合并后本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频数据处理方法，其特征在于，包括：对源视频数据进行帧率变化，得到目标视频数据，并获取所述目标视频数据中每一帧数据分别对应的尺度不变特征转换SIFT特征；按照预设时长阈值对所述目标视频数据进行时域划分，分别将每段时域内的帧数据对应的SIFT特征作为时域特征集，并对每段时域分别对应的时域特征集中的SIFT特征进行冗余合并处理和二维转换处理，得到所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量；根据所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量，在预设的视频指纹特征匹配库中查找与所述目标视频数据的匹配度最高的预存储视频数据，并当所查找出的所述预存储视频数据与所述目标视频数据之间的匹配度超过预设匹配度阈值时，确定所述源视频数据为非法视频数据。

【技术特征摘要】
1.一种视频数据处理方法，其特征在于，包括：对源视频数据进行帧率变化，得到目标视频数据，并获取所述目标视频数据中每一帧数据分别对应的尺度不变特征转换SIFT特征；按照预设时长阈值对所述目标视频数据进行时域划分，分别将每段时域内的帧数据对应的SIFT特征作为时域特征集，并对每段时域分别对应的时域特征集中的SIFT特征进行冗余合并处理和二维转换处理，得到所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量；根据所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量，在预设的视频指纹特征匹配库中查找与所述目标视频数据的匹配度最高的预存储视频数据，并当所查找出的所述预存储视频数据与所述目标视频数据之间的匹配度超过预设匹配度阈值时，确定所述源视频数据为非法视频数据。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设时长阈值对所述目标视频数据进行时域划分，分别将每段时域内的帧数据对应的SIFT特征作为时域特征集，并对每段时域分别对应的时域特征集中的SIFT特征进行冗余合并处理和二维转换处理，得到所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量，包括：按照预设时长阈值对所述目标视频数据进行时域划分，分别将每段时域内的帧数据对应的SIFT特征作为时域特征集；每段时域的时长相等；一段时域对应一个时域特征集；分别对每个时域特征集中的每相邻两个帧数据进行对比分析，并对对比分析结果为相似结果的相邻两个帧数据对应的SIFT特征进行冗余合并；根据图像边缘强度参数，分别在每个冗余合并后的时域特征集中选择出预设数量的SIFT特征，分别作为对应的目标时域特征集合；分别对每个目标时域特征集合中的各SIFT特征进行二维转换处理，并将二维转换处理后所得到的二维特征值作为所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对每个时域特征集中的每相邻两个帧数据进行对比分析，并对对比分析结果为相似结果的相邻两个帧数据对应的SIFT特征进行冗余合并，包括：基于预设的匹配算法分别对每个时域特征集中的每相邻两个帧数据对应的SIFT特征进行特征对比，查找出每相邻两个帧数据之间的特征匹配点；根据所述特征匹配点在对应帧数据中的位置信息，估算每相邻两个帧数据之间的第一homograph映射信息，根据所述第一homograph映射信息判断每相邻两个帧数据之间的对比分析结果；将所述对比分析结果为相似结果的相邻两个帧数据进行时间点融合和SIFT特征冗余合并。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的视频指纹特征匹配库包括多个预存储视频数据分别对应的预设视频指纹特征向量，每个预设视频指纹特征向量均包括预设二维特征值；所述根据所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量，在预设的视频指纹特征匹配库中查找与所述目标视频数据的匹配度最高的预存储视频数据，并当所查找出的所述预存储视频数据与所述目标视频数据之间的匹配度超过预设匹配度阈值时，确定所述源视频数据为非法视频数据，包括：根据所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量中的二维特征值与所述视频指纹特征匹配库中的预设二维特征值，在所述视频指纹特征匹配库中选择出至少一个预设视频指纹特征向量，作为至少一个待匹配视频指纹特征向量；对所述至少一个待匹配视频指纹特征向量分别对应的预存储视频数据与所述目标视频数据进行空域匹配分析和时域匹配分析，并根据匹配分析结果在所述至少一个待匹配视频指纹特征向量分别对应的预存储视频数据中查找与所述目标视频数据的匹配度最高的预存储视频数据；当所查找出的所述预存储视频数据与所述目标视频数据之间的匹配度超过预设匹配度阈值时，确定所述源视频数据为非法视频数据。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量中的二维特征值与所述视频指纹特征匹配库中的预设二维特征值，在所述视频指纹特征匹配库中选择出至少一个预设视频指纹特征向量，作为至少一个待匹配视频指纹特征向量，包括：分别计算所述目标视频数据对应的视频指纹特征向量中的各二维特征值与所述视频指纹特征匹配库中各预设二维特征值之间的汉明距离，并根据所述汉明距离在所述视频指纹特征匹配库中选择出满足匹配条件的预设二维特征值，确定为匹配二维特征值；根据每个预设视频指纹特征向量中被确定为所述匹配二维特征值的预设二维特征值个数，在所述视频指纹特征匹配库中选择出满足特征个数条件的至少一个预设视频指纹特征向量，作为至少一个待匹配视频指纹特征向量。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述至少一个待匹配视频指纹特征向量分别对应的预存储视频数据与所述目标视频数据进行空域匹配分析和时域匹配分析，并根据匹配分析结果在所述至少一个待匹配视频指纹特征向量分别对应的预存储视频数据中查找与所述目标视频数据的匹配度最高的预存储视频数据，包括：将所述至少一个待匹配视频指纹特征向量分别对应的预存储视频数据确定为至少一个待匹配预存储视频数据，并将每个待匹配视频指纹特征向量中每个匹配二维特征值对应的时间点确定为所述每个待匹配视频指纹特征向量分别对应的至少一个匹配时间点；分别计算所述每个待匹配预存储视频数据中各匹配时间点上的数据帧与所述目标视频数据中满足所述匹配条件的对应时间点上的数据帧之间的第二homograph映射信息，根据所述第二homograph映射信息查找所述每个待匹配预存储视频数据与所述目标视频数据之间的至少一对满足相似条件的数据帧；根据所述每个待匹配预存储视频数据与所述目标视频数据之间的至少一对满足相似条件的数据帧的时间信息，分别计算所述每个待匹配预存储视频数据与所述目标视频数据之间的时间点映射关系，并根据所述时间点映射关系估算所述每个待匹配预存储视频数据与所述目标视频数据之间的匹配时长；根据所述匹配时长在所述至少一个待匹配预存储视频数据中查找与所述目标视频数据的匹配度最高...

【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