【技术实现步骤摘要】
视频特征提取方法及装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种视频特征提取方法及装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
在移动互联网时代，视频内容的传播呈现出国际化、移动化和社交化的趋势。庞大的社交平台在实现视频内容快速传播的同时，也加快了侵权视频的传播速度，给版权检测带来了巨大的挑战。目前，针对视频的版权检测通常基于视频指纹特征的搜索原理进行。视频指纹特征是从视频序列中抽取的标识符，用来代表视频文件的电子标识，能够将一个视频片段与其他视频片段区分开的特征向量。在对视频进行版权检测时，将待检测视频的关键帧视频特征，包括颜色、纹理、形状提取出来，和版权样本库的视频指纹特征进行快速比对，当比对出相同或相似的视频指纹特征时，可初步锁定侵权视频内容。然而，现有技术中的待检测视频与原始视频相比，往往经过了多次的剪辑、转码、色彩调整、台标、字幕、黑边及画中画等变换。尤其对于黑边和画中画处理后的待检测视频，会造成提取出的视频特征和原始视频的视频指纹相比偏差较大，难以实现准确比对。
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种视频特征提取方法，其特征在于，包括：/n获取待检测视频中第k帧视频帧作为检测视频帧，k为大于1的正整数；/n计算所述检测视频帧各个像素点的行间差值累计值和列间差值累计值；/n基于所述行间差值累计值和所述列间差值累计值，确定多个矩形候选区域；/n对多个所述矩形候选区域进行筛选，确定目标区域；/n对所述目标区域进行视频特征提取。/n
【技术特征摘要】
1.一种视频特征提取方法，其特征在于，包括：
获取待检测视频中第k帧视频帧作为检测视频帧，k为大于1的正整数；
计算所述检测视频帧各个像素点的行间差值累计值和列间差值累计值；
基于所述行间差值累计值和所述列间差值累计值，确定多个矩形候选区域；
对多个所述矩形候选区域进行筛选，确定目标区域；
对所述目标区域进行视频特征提取。
2.根据权利要求1所述的视频特征提取方法，其特征在于，所述计算所述检测视频帧中各个像素点的行间差值累计值和列间差值累计值，具体包括：
计算得到各个所述像素点[i,j]的平滑行间差值Sr[i,j]、平滑列间差值Sc[i,j]和平滑帧间差值Sf[i,j]；
根据所述平滑行间差值Sr[i,j]和所述平滑帧间差值Sf[i,j]，计算得到各个所述像素点的行间差值累计值Cr[i,j]；
根据所述平滑列间差值Sc[i,j]和所述平滑帧间差值Sf[i,j]，计算得到各个所述像素点的列间差值累计值Cc[i,j]。
3.根据权利要求2所述的视频特征提取方法，其特征在于，所述计算得到各个所述像素点[i,j]的平滑行间差值Sr[i,j]、平滑列间差值Sc[i,j]和平滑帧间差值Sf[i,j]，具体包括：
计算得到各个所述像素点[i,j]的行间差值、列间差值和帧间差值；
根据预设平滑常数和所述行间差值，计算得到所述平滑行间差值；
根据所述预设平滑常数和所述列间差值，计算得到所述平滑列间差值；
根据所述预设平滑常数和所述帧间差值，计算得到所述平滑帧间差值。
4.根据权利要求2所述的视频特征提取方法，其特征在于，所述计算得到各个所述像素点的行间差值累计值Cr[i,j]，具体包括：
初始化所述检测视频帧中各行的首个像素点[i,1]的行间差值累计值Cr[i,1]，根据公式Cr[i,j]＝Cr[i,j-1]+clamp(wr[i,j-1]·Sr[i,j-1])计算得到各个所述像素点处[i,j]的行间差值累计值Cr[i,j]；
其中，wr[i,j-1]＝min(1,max(Sf[i-1,j-1],Sf[i,j-1])/64)，
clamp(wr[i,j-1]·Sr[i,j-1])＝X0·wr[i,j-1]·Sr[i,j-1]/(X0+wr[i,j-1]·Sr[i,j-1])，X0为常数；
所述计算得到各个所述像素点的列间差值累计值Cc[i,j]，具体包括：
初始化所述检测视频帧中各列的首个像素点[1,j]的列间差值累计值Cc[1,j]，根据公式Cc[i,j]＝Cc[i-1,j]+clamp(wc[i-1,j]·Sc[i-1,j])计算得到各个所述像素点[i,j]的列间累计值Cc[i,j]；
其中，wc[i-1,j]＝min(1,max(...
【专利技术属性】
技术研发人员：向阳，顾文扬，王宁，苏赟，熊尚威，李琳，徐嵩，贾磊，
申请(专利权)人：咪咕文化科技有限公司，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。