一种视频处理方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种视频处理方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及云安全技术中的证件识别，其中，该方法包括：获取到针对包括光敏感防伪区域的证件进行多角度拍摄得到的目标视频后，对目标视频进行处理得到待处理图像帧序列；对各个图像帧的证件光敏感防伪区域进行特征提取，以及对各个图像帧的证件背景区域进行特征提取，得到各个图像帧的证件光敏感防伪区域所对应的第一特征序列集合和各个图像帧的证件背景区域所对应的第二特征序列集合；根据第一特征序列集合和第二特征序列集合确定特征差序列集合，再根据特征差序列集合确定目标视频中的证件的目标真伪识别结果，通过该方法，可以有效提高证件真伪识别的准确性。可以有效提高证件真伪识别的准确性。可以有效提高证件真伪识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种视频处理方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种视频处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在高速发展的信息化时代，证件是最好的通行证，每个公民可以同时拥有不同种类的证件，如身份证件、资格证件等，各类证件均是为了便于公民进行各类社会活动，而证件真伪识别是对证件的真假进行识别，进行证件真伪识别可以利于相关部门更好的维持社会秩序。因此，一种准确的证件真伪识别方式显得尤其重要。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种视频处理方法、装置、计算机设备及存储介质，可以有效提高证件真伪识别的准确性。
[0004]本申请实施例一方面公开了一种视频处理方法，该方法包括：
[0005]获取目标视频，并从所述目标视频中获取待处理图像帧序列，所述目标视频是针对包括光敏感防伪区域的证件进行多角度拍摄得到的；
[0006]对所述待处理图像帧序列中的各个图像帧的证件光敏感防伪区域分别进行特征提取，得到所述各个图像帧的证件光敏感防伪区域所对应的第一特征序列集合；
[0007]对所述待处理图像帧序列中的各个图像帧的证件背景区域分别进行特征提取，得到所述各个图像帧的证件背景区域所对应的第二特征序列集合；
[0008]根据所述第一特征序列集合和所述第二特征序列集合确定特征差序列集合，所述特征差序列集合中的特征差值是根据所述第一特征序列集合和所述第二特征序列集合中相匹配的特征值确定的；
[0009]根据所述特征差序列集合确定所述目标视频中的所述证件的目标真伪识别结果。
[0010]本申请实施例一方面公开了一种视频处理装置，该装置包括：
[0011]获取单元，用于获取目标视频，并从所述目标视频中获取待处理图像帧序列，所述目标视频是针对包括光敏感防伪区域的证件进行多角度拍摄得到的；
[0012]处理单元，用于对所述待处理图像帧序列中的各个图像帧的证件光敏感防伪区域分别进行特征提取，得到所述各个图像帧的证件光敏感防伪区域所对应的第一特征序列集合；对所述待处理图像帧序列中的各个图像帧的证件背景区域分别进行特征提取，得到所述各个图像帧的证件背景区域所对应的第二特征序列集合；
[0013]确定单元，用于根据所述第一特征序列集合和所述第二特征序列集合确定特征差序列集合，所述特征差序列集合中的特征差值是根据所述第一特征序列集合和所述第二特征序列集合中相匹配的特征值确定的；根据所述特征差序列集合确定所述目标视频中的所述证件的目标真伪识别结果。
[0014]本申请实施例一方面公开了一种计算机设备，包括输入接口和输出接口，该计算
机设备还包括，处理器，适于实现一条或多条计算机程序；以及，计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由所述处理器加载并执行以上述的视频处理方法。
[0015]本申请实施一方面公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一条或多条计算机程序，所述一条或多条计算机程序适于由处理器加载并执行上述的视频处理方法。
[0016]本申请实施例一方面公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机程序，处理器执行该计算机程序，使得该计算机设备执行上述的视频处理方法。
[0017]本申请实施例中，计算机设备在获取到针对包括光敏感防伪区域的证件进行多角度拍摄得到的目标视频后，先对目标视频进行处理得到所有的图像帧，然后从所有的图像帧中获取待处理图像帧序列。计算机设备再对待处理图像帧序列中的各个图像帧的证件光敏感防伪区域分别进行特征提取，以及对待处理图像帧序列中的各个图像帧的证件背景区域分别进行特征提取，从而得到各个图像帧的证件光敏感防伪区域所对应的第一特征序列集合以及各个图像帧的证件背景区域所对应的第二特征序列集合。最后，计算机设备根据第一特征序列集合和第二特征序列集合中相匹配的特征值确定特征差序列集合中的各个特征差值，再根据特征差序列集合得到真伪识别参数进而确定目标视频中的证件的目标真伪识别结果，通过该方法，动态分析视频中证件的多个特征，从而有效提高证件真伪识别的准确性。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，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。
[0019]图1是本申请实施例公开的一种视频处理系统的架构示意图；
[0020]图2是本申请实施例公开的一种视频处理方法的流程示意图；
[0021]图3是本申请实施例公开的另一种视频处理方法的流程示意图；
[0022]图4是本申请实施例公开的一种视频处理系统的模块示意图；
[0023]图5是本申请实施例公开的一种视频处理装置的结构示意图；
[0024]图6是本申请实施例公开的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0025]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0026]为了有效提升对证件识别的准确性，本申请实施例提出了一种视频处理方案，本
申请提供的视频处理方法涉及云技术以及云技术中的云安全技术，具体的：云技术(Cloud technology)是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。云技术是基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。
[0027]云安全(Cloud Security)是指基于云计算商业模式应用的安全软件、硬件、用户、机构、安全云平台的总称。云安全融合了并行处理、网格计算、未知病毒行为判断等新兴技术和概念，通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，并发送到服务端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。
[0028]云安全主要研究方向包括：1.云计算安全，主要研究如何保障云自身及云上各种应用的安全，包括云计算机系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标视频，并从所述目标视频中获取待处理图像帧序列，所述目标视频是针对包括光敏感防伪区域的证件进行多角度拍摄得到的；对所述待处理图像帧序列中的各个图像帧的证件光敏感防伪区域分别进行特征提取，得到所述各个图像帧的证件光敏感防伪区域所对应的第一特征序列集合；对所述待处理图像帧序列中的各个图像帧的证件背景区域分别进行特征提取，得到所述各个图像帧的证件背景区域所对应的第二特征序列集合；根据所述第一特征序列集合和所述第二特征序列集合确定特征差序列集合，所述特征差序列集合中的特征差值是根据所述第一特征序列集合和所述第二特征序列集合中相匹配的特征值确定的；根据所述特征差序列集合确定所述目标视频中的所述证件的目标真伪识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标视频中获取待处理图像帧序列，包括：对所述目标视频进行解码处理，得到解码后的图像帧序列；针对所述解码后的图像帧序列进行采样，根据采样结果得到的一个或多个图像帧确定待处理图像帧序列。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征差序列集合包括一个或多个特征差序列，每一个特征差序列对应所述各个图像帧的同一特征类别，不同特征差序列对应所述各个图像帧的不同特征类别，所述根据所述特征差序列集合确定所述目标视频中的所述证件的目标真伪识别结果，包括：确定所述特征差序列集合所包括的各个特征差序列的真伪识别参数；根据所述各个特征差序列的真伪识别参数确定所述目标视频中的所述证件的目标真伪识别结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个特征差序列的真伪识别参数确定所述目标视频中的所述证件的目标真伪识别结果，包括：根据所述各个特征差序列的真伪识别参数，确定各个特征类别所对应的参考真伪识别结果；根据所述各个特征类别所对应的参考真伪识别结果确定第一特征类别的数量，以及确定第二特征类别的数量；所述第一特征类别为所对应的真伪识别结果指示所述证件为真的特征类别，所述第二特征类别为所对应的真伪识别结果指示所述证件为伪的特征类别；根据所述第一特征类别的数量和所述第二特征类别的数量确定所述目标视频中的所述证件的目标真伪识别结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个特征差序列的真伪识别参数，确定各个特征类别所对应的参考真伪识别结果，包括：针对目标特征类别，若所述目标特征类别所对应的特征差序列的真伪识别参数大于参考阈值，则确定所述目标特征类别所对应的参考真伪识别结果为第一识别结果，所述第一识别结果指示所述证件为真；所述目标特征类别为所述各个特征差序列所对应的一个或多个特征类别中的任意一...

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