一种水印检测、视频处理方法和相关设备技术

本发明专利技术实施例公开了一种水印检测、视频处理方法和相关设备，该水印检测方法包括：在原始图像数据中、针对水印检测目标区域；从目标图像数据中、针对水印提取目标图像特征，目标图像数据为原始图像数据中位于目标区域中的图像数据；确定参考图像数据的参考图像特征，参考图像数据中具有标记指定类别的水印；将目标图像特征与参考图像特征进行比较，以在所述原始图像数据中检测该类别中的水印。通过配置不同类别下水印的参考图像特征，可以召回不同类别的水印，在增加水印的类别的情况下，增加相应类别下水印的参考图像特征即可，从而支持水印类别的灵活扩展。

A watermark detection, video processing method and related equipment

【技术实现步骤摘要】
一种水印检测、视频处理方法和相关设备
本专利技术实施例涉及水印处理的技术，尤其涉及一种水印检测、视频处理方法和相关设备。
技术介绍
随着互联网信息时代的发展，越来越多的公司、组织和个人选择在互联网上分享图像、视频，为了保护版权，通常会在图像、视频上打上水印标志。由于水印的频繁出现，在某些场合中，以来水印进行相应的业务处理，此时，需要在图像、视频中检测水印。现有的水印检测方法可以分为以下两大类：(1)、基于手工特征的水印检测方法利用滑窗法、selectivesearch(选择性搜索)等方法生成候选区域，然后利用SIFT(Scale-invariantfeaturetransform，尺度不变特征转换)、HOG(HistogramofOrientedGradient，方向梯度直方图)等手工设计的特征提取方法对候选区域提取特征，最后通过SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)等分类器对特征进行分类。这类方法需要生成大量的候选区域，冗余度高，因此，检测速度较慢；由于水印外观多种多样，手工设计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种水印检测方法，其特征在于，包括：/n在原始图像数据中、针对水印检测目标区域；/n从目标图像数据中、针对水印提取目标图像特征，所述目标图像数据为所述原始图像数据中位于所述目标区域中的图像数据；/n确定参考图像数据的参考图像特征，所述参考图像数据中具有标记指定类别的水印；/n将所述目标图像特征与所述参考图像特征进行比较，以在所述原始图像数据中检测所述类别中的水印。/n

【技术特征摘要】
1.一种水印检测方法，其特征在于，包括：
在原始图像数据中、针对水印检测目标区域；
从目标图像数据中、针对水印提取目标图像特征，所述目标图像数据为所述原始图像数据中位于所述目标区域中的图像数据；
确定参考图像数据的参考图像特征，所述参考图像数据中具有标记指定类别的水印；
将所述目标图像特征与所述参考图像特征进行比较，以在所述原始图像数据中检测所述类别中的水印。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述原始图像数据中、针对水印检测目标区域，包括：
确定目标检测网络，所述目标检测网络用于针对水印检测目标区域；
将所述原始图像数据输入至所述目标检测网络中进行处理、以输出目标区域。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述原始图像数据中、针对水印检测目标区域，还包括：
确定所述目标区域的置信度；
将所述置信度与预设的第一阈值进行比较；
若所述置信度大于或等于所述第一阈值，则确定所述目标区域有效；
若所述置信度小于所述第一阈值，则确定所述目标区域无效。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定目标检测网络，包括：
确定第一样本图像数据，所述第一样本图像数据中标记有目标区域，所述目标区域中具有水印；
使用所述第一样本图像数据训练目标检测网络。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从目标图像数据中、针对水印提取目标图像特征，包括：
确定特征提取网络，所述特征提取网络用于针对水印提取图像特征；
将目标图像数据输入至所述特征提取网络中进行处理、以输出特征，作为目标图像特征。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络包括卷积神经网络、第一全连接层、第二全连接层；
所述将目标图像数据输入至所述特征提取网络中进行处理、以输出特征，作为目标图像特征，包括：
将目标图像数据输入所述卷积神经网络中进行卷积处理，以输出第一特征；
将所述第一特征输入所述第一全连接层中进行降维处理，以输出第二特征；
将所述第二特征输入所述第二全连接层中进行降维处理，以输出特征，作为目标图像特征，其中，所述目标图像特征的维度与所述参考图像数据的类别的数量相同。


7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定特征提取网络，包括：
确定第二样本图像数据，所述第二样本图像数据中具有水印；
使用所述第二样本图像数据训练特征提取网络。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定参考图像数据的参考图像特征，包括：
确定特征库，所述特征库用于存储参考图像数据的参考图像特征；
从所述特征库中提取所述参考图像特征。


9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述确定特征库，包括：
确定特征提取网络；
确定指定类别下的第三样本图像数据，所述第三样本图像数据中具有水印；
将所述第三样本图像数据输入至所述特征提取网络进行处理、以输出特征，作为参考图像特征；
在特征库中关联记录所述类别与所述参考图像特征。


10.根据权利要求1-9任一所述的方法，其特征在于，所述将所述目标图像特征与所述参考图像特征进行比较，以在所述原始图像数据中检测所述类别中的水印，包括：
计算所述目标图像特征与所述参考图像特征之间的相似度，所述参考图像特征关联类别；
在所述原始图像数据中，按照所述相似度对所述目标区域识别所述类别中的水印。


11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述将所述目标图像特征与所述参考图像特征进行比较，以在所述原始图像数据中检测所述类别中的水印，还包括：
将所述相似度与预设的第二阈值进行比较；
若所述相似度大于所述第二阈值，则确定所述相似度有效；
若所述相似度小于所述第二阈值，则确定所述相似度无效；
若所有所述相似度均无效，则确定所述目标图像数据中无水印。


12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述在所述原始图像数据中，按照所述相似度对...

【专利技术属性】
技术研发人员：程瑾，邹昱，刘振强，
申请(专利权)人：广州市百果园网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44