一种视频检测方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种视频检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测视频的视频级细分类相似特征；根据所述待检测视频的视频级细分类相似特征与存量视频的视频级细分类相似特征之间的第一相似度，判断所述待检测视频是否为疑似拷贝视频；如果所述待检测视频为疑似拷贝视频，则根据所述第一相似度，从所述存量视频中确定疑似被拷贝视频；获取所述待检测视频的帧级自监督度量特征；根据所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的第二相似度，判断所述待检测视频是否为拷贝视频

【技术实现步骤摘要】
一种视频检测方法及装置


[0001]本申请涉及视频处理
，具体涉及一种视频检测方法
。
本申请同时涉及一种视频检测装置
、
电子设备和计算机可读存储介质
。
本申请还涉及另一种视频检测方法
、
装置
、
电子设备和计算机可读存储介质
。
本申请还涉及一种视频检测结果展示方法
、
装置
、
电子设备和计算机可读存储介质
。

技术介绍

[0002]随着视频内容成为网络上一种高效受欢迎的信息传播形式，越来越多的互联网用户开始创作视频内容
。
更多数量或更高质量的视频内容，往往意味着更多的传播和曝光，也对应更多的收益
。
但视频内容的数量和质量往往受限于创作者的时间
、
精力
、
创作水平等，一部分创作者为快速获得更多曝光和传播，就会采取拷贝自己或者他人已经发表过的视频内容作品，短时间低成本制造大量重复抄袭的视频内容
。
这种拷贝抄袭的行为不仅会损害原创者的利益，同时也会给内容消费者带来不良体验
。
对这些拷贝视频进行检测拦截，往往面临两个问题，一方面，目前视频内容往往是以上亿甚至几十亿的规模被快速生产，需要进行高效检测；另一方面，拷贝抄袭的一方往往会采取一定的编辑攻击
(
如添加裁剪
、
滤镜
、
模版等
)
手段防止被检测拦截，拷贝视频检测需要具有一定的鲁棒抗攻击性
。

技术实现思路

[0003]本申请提供一种视频检测方法，以解决现有拷贝视频检测方法效率低
、
鲁棒抗攻击性差的问题
。
本申请另外提供一种视频检测装置
、
电子设备和计算机可读存储介质
。
本申请还提供另一种视频检测方法
、
装置
、
电子设备和计算机可读存储介质
。
本申请还提供一种视频检测结果展示方法
、
装置
、
电子设备和计算机可读存储介质
。
[0004]本申请提供一种视频检测方法，其特殊之处在于，包括：获取待检测视频的视频级细分类相似特征；根据所述待检测视频的视频级细分类相似特征与存量视频的视频级细分类相似特征之间的第一相似度，判断所述待检测视频是否为疑似拷贝视频；如果所述待检测视频为疑似拷贝视频，则根据所述第一相似度，从所述存量视频中确定疑似被拷贝视频；获取所述待检测视频的帧级自监督度量特征；根据所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的第二相似度，判断所述待检测视频是否为拷贝视频
。
[0005]可选地，所述方法还包括：获得所述待检测视频的视频级细分类相似特征与所述存量视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数，作为所述待检测视频的视频级细分类相似特征与所述存量视频的视频级细分类相似特征之间的第一相似度；所述根据所述待检测视频的视频级细分类相似特征与存量视频的视频级细分类相似特征之间的第一相似度，判断所述待检测视频是否为疑似拷贝视频，包括：根据所述待检测视频的视频级细分类相似特征与所述存量视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数，从所述存量视频中确定与所述待检测视频相似的相似视频；根据所述待检测视频的视频级细分类相似特
征与所述相似视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数，判断所述待检测视频是否为疑似拷贝视频
。
[0006]可选地，所述根据所述待检测视频的视频级细分类相似特征与所述存量视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数，从所述存量视频中确定与所述待检测视频相似的相似视频，包括：将所述待检测视频的视频级细分类相似特征与每个所述存量视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数进行排序，按照排序后的余弦相似分数，选取预设数量的存量视频作为与所述待检测视频相似的相似视频
。
[0007]可选地，所述根据所述待检测视频的视频级细分类相似特征与所述相似视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数，判断所述待检测视频是否为疑似拷贝视频，包括：如果所述待检测视频的视频级细分类相似特征与至少一个所述相似视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数位于第一预设拷贝阈值范围内，则确定所述待检测视频为疑似拷贝视频；如果所述待检测视频的视频级细分类相似特征与至少一个所述相似视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数大于所述第一预设拷贝阈值范围的最大值，则确定所述待检测视频为拷贝视频；如果所述待检测视频的视频级细分类相似特征与每个所述相似视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数均小于所述第一预设拷贝阈值范围的最小值，则确定所述待检测视频为非拷贝视频
。
[0008]可选地，所述根据所述第一相似度，从所述存量视频中确定疑似被拷贝视频，包括：如果所述待检测视频的视频级细分类相似特征与所述相似视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数位于所述第一预设拷贝阈值范围内，则确定所述相似视频为疑似被拷贝视频
。
[0009]可选地，所述方法还包括：获得所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的相似度矩阵，作为所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的第二相似度；所述根据所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的第二相似度，判断所述待检测视频是否为拷贝视频，包括：根据所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的相似度矩阵，判断所述待检测视频是否为拷贝视频
。
[0010]可选地，所述根据所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的相似度矩阵，判断所述待检测视频是否为拷贝视频，包括：根据所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的相似度矩阵，判断所述待检测视频中是否存在拷贝片段，所述拷贝片段为拷贝的视频片段；如果所述待检测视频中存在拷贝片段，则确定所述待检测视频为拷贝视频
。
[0011]可选地，所述根据所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的相似度矩阵，判断所述待检测视频中是否存在拷贝片段，包括：如果在所述待检测视频的帧级自监督度量特征与至少一个所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的相似度矩阵中，元素值大于第二预设拷贝阈值的元素在所述相似度矩阵中的位置连线构成矩形的对角线，则确定所述待检测视频中存在拷贝片段，所述矩形为所述相似度矩阵中的元素在所述相似度矩阵中的位置连线构成的矩形
。
[0012]可选地，所述方法还包括：获取所述待检测视频；对所述待检测视频进行抽帧处
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种视频检测方法，其特征在于，包括：获取待检测视频的视频级细分类相似特征；根据所述待检测视频的视频级细分类相似特征与存量视频的视频级细分类相似特征之间的第一相似度，判断所述待检测视频是否为疑似拷贝视频；如果所述待检测视频为疑似拷贝视频，则根据所述第一相似度，从所述存量视频中确定疑似被拷贝视频；获取所述待检测视频的帧级自监督度量特征；根据所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的第二相似度，判断所述待检测视频是否为拷贝视频
。2.
根据权利要求1所述的视频检测方法，其特征在于，还包括：获得所述待检测视频的视频级细分类相似特征与所述存量视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数，作为所述待检测视频的视频级细分类相似特征与所述存量视频的视频级细分类相似特征之间的第一相似度；所述根据所述待检测视频的视频级细分类相似特征与存量视频的视频级细分类相似特征之间的第一相似度，判断所述待检测视频是否为疑似拷贝视频，包括：根据所述待检测视频的视频级细分类相似特征与所述存量视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数，从所述存量视频中确定与所述待检测视频相似的相似视频；根据所述待检测视频的视频级细分类相似特征与所述相似视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数，判断所述待检测视频是否为疑似拷贝视频
。3.
根据权利要求2所述的视频检测方法，其特征在于，所述根据所述待检测视频的视频级细分类相似特征与所述存量视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数，从所述存量视频中确定与所述待检测视频相似的相似视频，包括：将所述待检测视频的视频级细分类相似特征与每个所述存量视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数进行排序，按照排序后的余弦相似分数，选取预设数量的存量视频作为与所述待检测视频相似的相似视频
。4.
根据权利要求2所述的视频检测方法，其特征在于，所述根据所述待检测视频的视频级细分类相似特征与所述相似视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数，判断所述待检测视频是否为疑似拷贝视频，包括：如果所述待检测视频的视频级细分类相似特征与至少一个所述相似视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数位于第一预设拷贝阈值范围内，则确定所述待检测视频为疑似拷贝视频；如果所述待检测视频的视频级细分类相似特征与至少一个所述相似视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数大于所述第一预设拷贝阈值范围的最大值，则确定所述待检测视频为拷贝视频；如果所述待检测视频的视频级细分类相似特征与每个所述相似视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数均小于所述第一预设拷贝阈值范围的最小值，则确定所述待检测视频为非拷贝视频
。5.
根据权利要求2所述的视频检测方法，其特征在于，所述根据所述第一相似度，从所述存量视频中确定疑似被拷贝视频，包括：
如果所述待检测视频的视频级细分类相似特征与所述相似视频的视频级细分类相似特征之间的余弦相似分数位于所述第一预设拷贝阈值范围内，则确定所述相似视频为疑似被拷贝视频
。6.
根据权利要求1所述的视频检测方法，其特征在于，还包括：获得所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的相似度矩阵，作为所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的第二相似度；所述根据所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的第二相似度，判断所述待检测视频是否为拷贝视频，包括：根据所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的相似度矩阵，判断所述待检测视频是否为拷贝视频
。7.
根据权利要求6所述的视频检测方法，其特征在于，所述根据所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的相似度矩阵，判断所述待检测视频是否为拷贝视频，包括：根据所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的相似度矩阵，判断所述待检测视频中是否存在拷贝片段，所述拷贝片段为拷贝的视频片段；如果所述待检测视频中存在拷贝片段，则确定所述待检测视频为拷贝视频
。8.
根据权利要求7所述的视频检测方法，其特征在于，所述根据所述待检测视频的帧级自监督度量特征与所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的相似度矩阵，判断所述待检测视频中是否存在拷贝片段，包括：如果在所述待检测视频的帧级自监督度量特征与至少一个所述疑似被拷贝视频的帧级自监督度量特征之间的相似度矩阵中，元素值大于第二预设拷贝阈值的元素在所述相似度矩阵中的位置连线构成矩形的对角线，则确定所述待检测视频中存在拷贝片段，所述矩形为所述相似度矩阵中的元素在所述相似度矩阵中的位置连线构成的矩形
。9.
根据权利要求1所述的视频检测方法，其特征在于，还包括：获取所述待检测视频；对所述待检测视频进行抽帧处理，获得视频帧；所述获取待检测视频的视频级细分类相似特征，包括：利用预训练的细分类相似特征模型从所述待检测视频的视频帧中提取帧级细分类相似特征；将所述待检测视频的帧级细分类相似特征融合为视频级细分类相似特征；所述获取所述待检测视频的帧级自监督度量特征，包括：利用预训练的自监督度量特征模型从所述待检测视频的视频帧中提取帧级自监督度量特征
。10.
根据权利要求1所述的视频检测方法，其特征在于，还包括：获得客户端发送的针对所述待检测视频的发布请求；如果所述待检测视频被判断为非拷贝视频，则执行针对所述待检测视频的发布操作，并向所述客户端返回用于表示所述待检测视频被检测为非拷贝视频的检测结果和
/
或发布
进程；如果所述待检测视频被判断为拷贝视频，则向所述客户端返回用于表示所述待检测视频被检测为拷贝视频的检测结果，或者返回用于表示所述待检测视频被检测为拷贝视频的检测结果和被拷贝视频信息，所述被拷贝视频信息为根据所述第一相似度或所述第二相似度确定的被所述待检测视频拷贝的存量视频信息
。11.
根据权利要求
10
所述的视频检测方法，其特征在于，还包括：如果根据所述第二相似度确定所述待检测视频为拷贝视频，则向所述客户端返回被拷贝片段信息，所述被拷贝片段信息为根据所述第二相似度确定的被所述待检测视频拷贝的存量视频中的视...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭杰翔，杨江，
申请(专利权)人：淘宝中国软件有限公司，
类型：发明
国别省市：