一种基于可变步长关键帧提取的网络视频拷贝检索方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及视频版权保护领域，具体地说是利用一种基于可变步长关键帧提取的视频拷贝检测方法来检测是否存在侵权现象。
【背景技术】
[0002]近由于网络视频技术的发展，视频拷贝检索正得到越来越多人的关注。人们可以在无监督的情况下通过各种途径方便快捷地获取他人视频，编辑处理后重新上传至网络导致网络中拷贝视频泛滥。基于内容的视频拷贝检索(Content-based video copydetect1n, CBCD)是对视频内容的特征提取进行相似度计算得知是否为数据库内拷贝内容。除了版权保护外，视频拷贝检索还可以运用在改进网页检索、广告监控、基于实例的视频检索、减少冗余和概念跟踪等领域。因此视频拷贝检索成为了目前的一个研宄热点。
【发明内容】
[0003]本发明的目的是为构建一种具有较高的应用价值的、简单易行的快速有效地检测网络中的拷贝视频的方法。
[0004]本发明是采用在使用可变步长关键帧提取算法的基础上选取关键帧中的核心区域与受影响较小的边缘区域，对不同的区域取权值并通过转换距离度量分块灰度顺序特征(OM)来判断两帧间相似度；然后利用滑动窗口来查找最大相似匹配，从而检测出查询视频中的拷贝片段。
[0005]具体的技术方案如下:
[0006](I)为提高实验效率，从101个视频文件中提取45个视频作为参考视频数据库，其中包含STI中拷贝视频的10个原始视频。在参考视频和查询视频的头部截取时长为Imin的视频片段用于拷贝检测，选取关键帧中的核心区域与受影响较小的边缘区域，对不同的区域取权值并通过转换距离度量分块灰度顺序特征(OM)来判断两帧间相似度。
[0007](2)帧间匹配就是两个关键帧对应区域的OM特征进行匹配。由于OM特征是一种排序特征，当某个区域块发生变化时可能对整个排序都产生影响，所以不能简单地使用欧氏距离来测量两个特征之间的距离。然后利用转换距离来准确地度量OM特征之间的相异程度，提出了一种OM特征度量算法。
[0008](3)运用现有的Matlab软件，在使用可变步长关键帧提取算法的基础上选取关键帧中的核心区域与受影响较小的边缘区域，对不同的区域取权值并通过转换距离度量分块灰度顺序特征(OM)来判断两帧间相似度；然后利用滑动窗口来查找最大相似匹配，从而检测出查询视频中的拷贝片段。
[0009]本发明的有益效果是:
[0010]1、提出一种可变步长提取关键帧提取方法；
[0011]2、本发明简单易行，可以准确、可靠地通过视频内容的特征提取进行相似度计算得知是否为数据库内拷贝内容，对于视频网站都有可参考和应用的价值，起到指导作用。
[0012]本发明的通过视频内容的特征提取进行相似度计算得知是否为数据库内拷贝内容。一方面为视频网站节约存储空间，提高检索效率；另一方面除了版权保护外，视频拷贝检索还可以运用在改进网页检索、广告监控、基于实例的视频检索、减少冗余和概念跟踪等领域。
【附图说明】
[0013]图1为检测流程图；
[0014]图2为可变步长提取出的关键帧；
[0015]图3部分核心区域OM特征。
[0016]图4相似度矩阵
[0017]图5MUSCLE-VCD-2007数据集实验效果对比图
[0018]图6网络视频实验效果对比图
【具体实施方式】
[0019]下面结合附图和实例进一步说明本发明的实质内容，但本发明的内容并不限于此。
[0020]实施例1:
[0021]本文实验分别在MUSCLE-V⑶-2007数据集和真实网络数据集上进行。
[0022]MUSCLE-VCD-2007数据集是由ACM视频拷贝检索以及图像检索项目组提供，该数据集包括101个视频文件和2个查询视频集STl与ST2，本文选用STl进行实验。STl适用于进行简单的是否存在拷贝的实验，而无需准确地定位，它包括15个查询视频，总时长为2.5h，其中有10个拷贝视频，5个无关视频，采用的拷贝变化包括高斯模糊、颜色变化、重编码、盗录、尺度变化、翻转等，视频格式为MPEG-1。为提高实验效率，从101个视频文件中提取45个视频作为参考视频数据库，其中包含STI中拷贝视频的10个原始视频。在参考视频和查询视频的头部截取时长为Imin的视频片段用于拷贝检测。
[0023]真实数据集中加入了高速公路监控视频和新闻采访视频。除此之外，还包括一些新闻热点、娱乐节目等。参考视频数据库共有20个视频文件，分辨率统一改为240 X 320，帧频为20-25fps，格式为MPEG-4，每个视频时长40s?28.1Omin不等，总时长为48min左右。查询视频集为分享网站上下载的参考视频，包括5个拷贝视频和5个无关视频，每个视频时长大约40s?lmin，总时长8min左右。拷贝变化包括重编码、亮度、对比度、颜色、添加噪声和边框、嵌入LOGO和字幕等。
【主权项】
1.一种基于可变步长关键帧提取的网络视频拷贝检索方法。该方法可用来快速而有效地检测网络中的拷贝视频，它除了应用在版权保护外，还可以运用在网页检索、广告监控、基于实例的视频检索、减少冗余和概念跟踪等领域。其特征在于: (1)选取关键帧中的核心区域与受影响较小的边缘区域，对不同的区域取权值并通过转换距离度量分块灰度顺序特征(OM)来判断两帧间相似度。 (2)利用滑动窗口来查找最大序列相似匹配。 (3)检测出查询视频中的拷贝片段。
2.根据权利要求1所述的一种基于可变步长提取关键帧提取视频拷贝检测方法，其特征在于:选取关键帧中的核心区域与受影响较小的边缘区域，对不同的区域取权值并通过转换距离度量分块灰度顺序特征(OM)来判断两帧间相似度。
3.根据权利要求1所述的一种基于可变步长提取关键帧提取视频拷贝检测方法，其特征在于:帧间匹配就是两个关键帧对应区域的OM特征进行匹配。由于OM特征是一种排序特征，当某个区域块发生变化时可能对整个排序都产生影响，所以不能简单地使用欧氏距离来测量两个特征之间的距离。然后利用转换距离来准确地度量OM特征之间的相异程度，提出了一种OM特征度量算法。
4.根据权利要求1所述的一种基于可变步长提取关键帧提取视频拷贝检测方法，其特征在于:运用现有的Matlab软件，在使用可变步长关键帧提取算法的基础上选取关键帧中的核心区域与受影响较小的边缘区域，对不同的区域取权值并通过转换距离度量分块灰度顺序特征(OM)来判断两帧间相似度；然后利用滑动窗口来查找最大相似匹配，从而检测出查询视频中的拷贝片段。
【专利摘要】一种基于可变步长关键帧提取的网络视频拷贝检索方法，用来快速有效地检测网络中的拷贝视频，除了使用在版权保护外，视频拷贝检测还可以运用在改进网页检索、广告监控、基于实例的视频检索、减少冗余和概念跟踪等领域。其特征：(1)选取关键帧中的核心区域与受影响较小的边缘区域，对不同的区域取权值并通过转换距离度量分块灰度顺序特征(OM)来判断两帧间相似度。(2)利用滑动窗口来查找最大相似匹配(3)检测出查询视频中的拷贝片段。在网络数据和MUSCLE-VCD-2007数据上的实验结果表明，该方法相对于现有的基于OM特征拷贝检测法而言，其鲁棒性更强，检测效率更高，同时给网络视频网站提供借鉴意义。
【IPC分类】G06F21-10, G06F17-30
【公开号】CN104715057
【申请号】CN201510146248
【发明人】陈秀宏, 陈晓晖, 甘月松
【申请人】江南大学
【公开日】2015年6月17日
【申请日】2015年3月30日