视觉识别系统技术方案

本申请涉及视觉识别领域，具体公开了一种视觉识别系统，该视觉识别系统包括：图像采集装置，该图像采集装置用于分别从样本视频信息和用于与该样本视频信息进行比较的待比视频信息采集n个帧图像，n为不为零的自然数；图像处理装置，该图像处理装置用于针对所述样本视频信息与待比视频信息的每个帧图像的m个特征对象设置特征值，从而为每个帧图像生成特征向量A

【技术实现步骤摘要】
视觉识别系统


[0001]本申请涉及视觉识别领域，更具体地说，涉及一种用于判断视频中是否具有相似视频信息的视觉识别系统。

技术介绍

[0002]随着社会发展进入信息化时代，人工处理工作的效率和准确性逐渐难以满足需求。例如在需要处理大量的视频的情况下，传统上由人工进行识别相似内容视频归类打标签、识别同一视频内相似内容或剪辑相同内容以节约存储空间等工作时，往往需要花费大量时间，且在有限的精力下无法保证准确性。
[0003]虽然已提出了利用计算机视觉判断视频相似度的方案。然而，已有的视频识别方法通常采用图像找相似的思路，通过识别视频中的图像的内容，分别比较不同视频帧的图像像素分布的相似度。这种方式虽然相较于人工方法提高了一定的工作效率，但其实质上局限于对图像的对比，而且仅通过图像像素的对比难以准确判断视频整体的相似度。例如视频经二次编辑后，新的视频相比于原视频可能只保留了部分特征，这种情况下虽然视频表达内容具有相似度，但视频帧的图像像素整体分布明显不同，导致传统方法难以有效识别而且效率较低。
[0004]因此，如何提供一种效率较高且准确度较高的视频识别方案，成为本领域需要解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请提出了一种视觉识别系统，以提供一种效率较高且准确度较高的视频识别方案。
[0006]根据本申请提供了一种视觉识别系统，该视觉识别系统包括：图像采集装置，该图像采集装置用于分别从样本视频信息和用于与该样本视频信息进行比较的待比视频信息采集n个帧图像，n为不为零的自然数；图像处理装置，该图像处理装置用于针对所述样本视频信息与待比视频信息的每个帧图像的m个特征对象设置特征值，从而为每个帧图像生成特征向量A
1m
，m为不为零的自然数；视觉处理装置，该视觉处理装置根据样本视频信息的帧图像和待比视频信息的帧图像的特征向量之间的统计学关系来识别所述待比视频信息中是否存在与所述样本视频信息相似的视频内容。
[0007]优选的，所述图像处理装置利用卷积模型处理实现每个特征对象的特征值的计算。
[0008]优选的，所述图像处理装置还对经过卷积处理后的特征对象的特征值进行降维计算，从而将每个帧图像的所述特征向量A
1m
降维为特征向量A
1k
，k为小于m且不为零的自然数。
[0009]优选的，降维计算处理后的特征向量A
1k
的每个特征对象均具有各自的权重值。
[0010]优选的，采集于所述样本视频信息的帧图像数量与采集于所述待比视频信息的帧
图像数量为相等的或不相等的。
[0011]优选的，所述视觉处理装置用于将样本视频信息的每个帧图像的特征向量和待比视频信息的每个帧图像的特征向量分别组成一个分析矩阵B
nm
，根据该分析矩阵B
nm
的对应列元素的统计学关系，来判断所述样本视频信息和待比视频信息在该列元素所对应的特征对象上的相似关系。
[0012]优选的，所述分析矩阵的每行对应于每个帧图像的特征向量，所述分析矩阵的各列按照所述n个帧图像的时序排列，和/或所述分析矩阵的各列按照该列所对应的特征对象的权重值排列。
[0013]优选的，所述视觉处理装置用于获得所述分析矩阵的每一列元素的特征值的样本累积分布函数曲线。
[0014]优选的，所述视觉处理装置根据所述样本视频信息的n个帧图像在逐个特征对象的样本累积分布函数曲线，以及所述待比视频信息的n个帧图像在逐个特征对象的样本累积分布函数曲线，来识别所述样本视频信息与待比视频信息在该特征对象上是否具有相似性。
[0015]优选的，所述视觉处理装置根据所述样本视频信息与待比视频信息在m个特征对象中成立相似的特征对象的数量与权重占比情况，来识别所述样本视频信息和待比视频信息之间的相似度。
[0016]根据本申请的技术方案，利用图像采集装置分别从样本视频信息和用于与该样本视频信息进行比较的待比视频信息中采集n个帧图像，通过图像处理装置针对每个帧图像的m个特征对象设置特征值，根据特征值生成特征向量A
1m
，视觉处理装置根据样本视频和待比视频的帧图像的特征向量之间的统计学关系来识别待比视频信息中是否存在与样本视频信息相似的视频内容，从而脱离传统上以视频或图像内容整体比对的方式，通过识别视频不同特征的统计学分布情况，提供了一种准确度较高的视频内容识别方案。
[0017]本申请的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0018]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施方式及其说明用于解释本申请。在附图中：图1为根据本申请优选实施方式的视觉识别系统的系统架构示意图；图2为根据本申请优选实施方式中样本分布函数曲线的示意图；图3为根据本申请优选实施方式中样本分布函数曲线的比较示意图；图4 视频识别示例。
具体实施方式
[0019]下面将参考附图并结合实施方式来详细说明本申请的技术方案。
[0020]本申请提供了一种视觉识别系统，该视觉识别系统可以应用于日常生活或工业生产中，利用计算机视觉识别待比视频信息中与样本视频信息的特征向量之间是否在统计学分布上具有相似性，从而识别待比视频信息中是否存在与样本视频信息相似的视频内容。
[0021]本申请的视觉识别系统包括：图像采集装置、图像处理装置和视觉处理装置。如图
1所示，所述图像采集装置用于分别从样本视频信息和用于与该样本视频信息进行比较的待比视频信息采集n个帧图像，n为不为零的自然数；图像处理装置用于针对所述样本视频信息与待比视频信息的每个帧图像的m个特征对象设置特征值，从而为每个帧图像生成特征向量A
1m
，其中m为不为零的自然数（所谓特征向量也可以视为1维矩阵）；视觉处理装置根据样本视频信息的帧图像和待比视频信息的帧图像的特征向量之间的统计学关系来识别待比视频信息中是否存在与样本视频信息相似的视频内容。
[0022]根据本申请的视觉识别系统，相比于传统上通过视频或图像之间整体内容对比的方式，能够通过识别视频中不同特征的统计学分布情况，从而对待比视频进行快速且准确度较高的视频内容识别。例如，样本视频信息中的特征对象包括一个运动的亮点，且其特征值分布符合正态分布；待比视频信息中也存在相同的呈正态分布的运动亮点，即使其他特征对象与样本视频信息均不同，也能够根据特征向量之间的统计学关系识别出视频信息中与样本视频信息相似的特征对象。
[0023]在本申请的视觉识别系统中，图像采集装置可以为视频帧采集装置，用于在已有视频中采集连续的n个帧图像，或者每间隔1个或多个帧采集图像，共采集n个帧图像，例如用于识别已有的待比视频中是否存在与样本视频相似的视频内容。图像采集装置也可以为带有视频帧采集功能的摄像机、摄像头或照相机等，在视频录制时，可以采集连续或者每间隔1个或多个帧提取图像，例如在已有样本视频的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.视觉识别系统，该视觉识别系统包括：图像采集装置，该图像采集装置用于分别从样本视频信息和用于与该样本视频信息进行比较的待比视频信息采集n个帧图像，n为不为零的自然数；图像处理装置，该图像处理装置用于针对所述样本视频信息与待比视频信息的每个帧图像的m个特征对象设置特征值，从而为每个帧图像生成特征向量A
1m
，m为不为零的自然数；视觉处理装置，该视觉处理装置根据样本视频信息的帧图像和待比视频信息的帧图像的特征向量之间的统计学关系来识别所述待比视频信息中是否存在与所述样本视频信息相似的视频内容。2.根据权利要求1所述的视觉识别系统，其中，所述图像处理装置利用卷积模型处理实现每个特征对象的特征值的计算。3.根据权利要求2所述的视觉识别系统，其中，所述图像处理装置还对经过卷积处理后的特征对象的特征值进行降维计算，从而将每个帧图像的所述特征向量A
1m
降维为特征向量A
1k
，k为小于m且不为零的自然数。4.根据权利要求3所述的视觉识别系统，其中，降维计算处理后的特征向量A
1k
的每个特征对象均具有各自的权重值。5.根据权利要求1所述的视觉识别系统，其中，采集于所述样本视频信息的帧图像数量与采集于所述待比视频信息的帧图像数量为相等的或不相等的。...

【专利技术属性】
技术研发人员：苗炜，李东，
申请(专利权)人：北京华育启智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：