一種基于可變步長關鍵幀提取的網(wǎng)絡視頻拷貝檢索方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻版權(quán)保護領域，具體地說是利用一種基于可變步長關鍵幀提取的視頻拷貝檢測方法來檢測是否存在侵權(quán)現(xiàn)象。
【背景技術】
[0002]近由于網(wǎng)絡視頻技術的發(fā)展，視頻拷貝檢索正得到越來越多人的關注。人們可以在無監(jiān)督的情況下通過各種途徑方便快捷地獲取他人視頻，編輯處理后重新上傳至網(wǎng)絡導致網(wǎng)絡中拷貝視頻泛濫。基于內(nèi)容的視頻拷貝檢索(Content-based video copydetect1n, CBCD)是對視頻內(nèi)容的特征提取進行相似度計算得知是否為數(shù)據(jù)庫內(nèi)拷貝內(nèi)容。除了版權(quán)保護外，視頻拷貝檢索還可以運用在改進網(wǎng)頁檢索、廣告監(jiān)控、基于實例的視頻檢索、減少冗余和概念跟蹤等領域。因此視頻拷貝檢索成為了目前的一個研宄熱點。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的是為構(gòu)建一種具有較高的應用價值的、簡單易行的快速有效地檢測網(wǎng)絡中的拷貝視頻的方法。
[0004]本發(fā)明是采用在使用可變步長關鍵幀提取算法的基礎上選取關鍵幀中的核心區(qū)域與受影響較小的邊緣區(qū)域，對不同的區(qū)域取權(quán)值并通過轉(zhuǎn)換距離度量分塊灰度順序特征(OM)來判斷兩幀間相似度；然后利用滑動窗口來查找最大相似匹配，從而檢測出查詢視頻中的拷貝片段。
[0005]具體的技術方案如下:
[0006](I)為提高實驗效率，從101個視頻文件中提取45個視頻作為參考視頻數(shù)據(jù)庫，其中包含STI中拷貝視頻的10個原始視頻。在參考視頻和查詢視頻的頭部截取時長為Imin的視頻片段用于拷貝檢測，選取關鍵幀中的核心區(qū)域與受影響較小的邊緣區(qū)域，對不同的區(qū)域取權(quán)值并通過轉(zhuǎn)換距離度量分塊灰度順序特征(OM)來判斷兩幀間相似度。
[0007](2)幀間匹配就是兩個關鍵幀對應區(qū)域的OM特征進行匹配。由于OM特征是一種排序特征，當某個區(qū)域塊發(fā)生變化時可能對整個排序都產(chǎn)生影響，所以不能簡單地使用歐氏距離來測量兩個特征之間的距離。然后利用轉(zhuǎn)換距離來準確地度量OM特征之間的相異程度，提出了一種OM特征度量算法。
[0008](3)運用現(xiàn)有的Matlab軟件，在使用可變步長關鍵幀提取算法的基礎上選取關鍵幀中的核心區(qū)域與受影響較小的邊緣區(qū)域，對不同的區(qū)域取權(quán)值并通過轉(zhuǎn)換距離度量分塊灰度順序特征(OM)來判斷兩幀間相似度；然后利用滑動窗口來查找最大相似匹配，從而檢測出查詢視頻中的拷貝片段。
[0009]本發(fā)明的有益效果是:
[0010]1、提出一種可變步長提取關鍵幀提取方法；
[0011]2、本發(fā)明簡單易行，可以準確、可靠地通過視頻內(nèi)容的特征提取進行相似度計算得知是否為數(shù)據(jù)庫內(nèi)拷貝內(nèi)容，對于視頻網(wǎng)站都有可參考和應用的價值，起到指導作用。
[0012]本發(fā)明的通過視頻內(nèi)容的特征提取進行相似度計算得知是否為數(shù)據(jù)庫內(nèi)拷貝內(nèi)容。一方面為視頻網(wǎng)站節(jié)約存儲空間，提高檢索效率；另一方面除了版權(quán)保護外，視頻拷貝檢索還可以運用在改進網(wǎng)頁檢索、廣告監(jiān)控、基于實例的視頻檢索、減少冗余和概念跟蹤等領域。
【附圖說明】
[0013]圖1為檢測流程圖；
[0014]圖2為可變步長提取出的關鍵幀；
[0015]圖3部分核心區(qū)域OM特征。
[0016]圖4相似度矩陣
[0017]圖5MUSCLE-VCD-2007數(shù)據(jù)集實驗效果對比圖
[0018]圖6網(wǎng)絡視頻實驗效果對比圖
【具體實施方式】
[0019]下面結(jié)合附圖和實例進一步說明本發(fā)明的實質(zhì)內(nèi)容，但本發(fā)明的內(nèi)容并不限于此。
[0020]實施例1:
[0021]本文實驗分別在MUSCLE-V⑶-2007數(shù)據(jù)集和真實網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集上進行。
[0022]MUSCLE-VCD-2007數(shù)據(jù)集是由ACM視頻拷貝檢索以及圖像檢索項目組提供，該數(shù)據(jù)集包括101個視頻文件和2個查詢視頻集STl與ST2，本文選用STl進行實驗。STl適用于進行簡單的是否存在拷貝的實驗，而無需準確地定位，它包括15個查詢視頻，總時長為2.5h，其中有10個拷貝視頻，5個無關視頻，采用的拷貝變化包括高斯模糊、顏色變化、重編碼、盜錄、尺度變化、翻轉(zhuǎn)等，視頻格式為MPEG-1。為提高實驗效率，從101個視頻文件中提取45個視頻作為參考視頻數(shù)據(jù)庫，其中包含STI中拷貝視頻的10個原始視頻。在參考視頻和查詢視頻的頭部截取時長為Imin的視頻片段用于拷貝檢測。
[0023]真實數(shù)據(jù)集中加入了高速公路監(jiān)控視頻和新聞采訪視頻。除此之外，還包括一些新聞熱點、娛樂節(jié)目等。參考視頻數(shù)據(jù)庫共有20個視頻文件，分辨率統(tǒng)一改為240 X 320，幀頻為20-25fps，格式為MPEG-4，每個視頻時長40s?28.1Omin不等，總時長為48min左右。查詢視頻集為分享網(wǎng)站上下載的參考視頻，包括5個拷貝視頻和5個無關視頻，每個視頻時長大約40s?lmin，總時長8min左右?？截愖兓ㄖ鼐幋a、亮度、對比度、顏色、添加噪聲和邊框、嵌入LOGO和字幕等。
【主權(quán)項】
1.一種基于可變步長關鍵幀提取的網(wǎng)絡視頻拷貝檢索方法。該方法可用來快速而有效地檢測網(wǎng)絡中的拷貝視頻，它除了應用在版權(quán)保護外，還可以運用在網(wǎng)頁檢索、廣告監(jiān)控、基于實例的視頻檢索、減少冗余和概念跟蹤等領域。其特征在于: (1)選取關鍵幀中的核心區(qū)域與受影響較小的邊緣區(qū)域，對不同的區(qū)域取權(quán)值并通過轉(zhuǎn)換距離度量分塊灰度順序特征(OM)來判斷兩幀間相似度。 (2)利用滑動窗口來查找最大序列相似匹配。 (3)檢測出查詢視頻中的拷貝片段。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于可變步長提取關鍵幀提取視頻拷貝檢測方法，其特征在于:選取關鍵幀中的核心區(qū)域與受影響較小的邊緣區(qū)域，對不同的區(qū)域取權(quán)值并通過轉(zhuǎn)換距離度量分塊灰度順序特征(OM)來判斷兩幀間相似度。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于可變步長提取關鍵幀提取視頻拷貝檢測方法，其特征在于:幀間匹配就是兩個關鍵幀對應區(qū)域的OM特征進行匹配。由于OM特征是一種排序特征，當某個區(qū)域塊發(fā)生變化時可能對整個排序都產(chǎn)生影響，所以不能簡單地使用歐氏距離來測量兩個特征之間的距離。然后利用轉(zhuǎn)換距離來準確地度量OM特征之間的相異程度，提出了一種OM特征度量算法。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于可變步長提取關鍵幀提取視頻拷貝檢測方法，其特征在于:運用現(xiàn)有的Matlab軟件，在使用可變步長關鍵幀提取算法的基礎上選取關鍵幀中的核心區(qū)域與受影響較小的邊緣區(qū)域，對不同的區(qū)域取權(quán)值并通過轉(zhuǎn)換距離度量分塊灰度順序特征(OM)來判斷兩幀間相似度；然后利用滑動窗口來查找最大相似匹配，從而檢測出查詢視頻中的拷貝片段。
【專利摘要】一種基于可變步長關鍵幀提取的網(wǎng)絡視頻拷貝檢索方法，用來快速有效地檢測網(wǎng)絡中的拷貝視頻，除了使用在版權(quán)保護外，視頻拷貝檢測還可以運用在改進網(wǎng)頁檢索、廣告監(jiān)控、基于實例的視頻檢索、減少冗余和概念跟蹤等領域。其特征：(1)選取關鍵幀中的核心區(qū)域與受影響較小的邊緣區(qū)域，對不同的區(qū)域取權(quán)值并通過轉(zhuǎn)換距離度量分塊灰度順序特征(OM)來判斷兩幀間相似度。(2)利用滑動窗口來查找最大相似匹配(3)檢測出查詢視頻中的拷貝片段。在網(wǎng)絡數(shù)據(jù)和MUSCLE-VCD-2007數(shù)據(jù)上的實驗結(jié)果表明，該方法相對于現(xiàn)有的基于OM特征拷貝檢測法而言，其魯棒性更強，檢測效率更高，同時給網(wǎng)絡視頻網(wǎng)站提供借鑒意義。
【IPC分類】G06F21-10, G06F17-30
【公開號】CN104715057
【申請?zhí)枴緾N201510146248
【發(fā)明人】陳秀宏, 陳曉暉, 甘月松
【申請人】江南大學
【公開日】2015年6月17日
【申請日】2015年3月30日