[发明专利]一种基于帧间变化特征的视纹提取、查找比对方法及系统有效
申请号: | 200810117042.8 | 申请日: | 2008-07-23 |
公开(公告)号: | CN101635843A | 公开(公告)日: | 2010-01-27 |
发明(设计)人: | 黄铁军;黄铮;田永鸿;高文 | 申请(专利权)人: | 北京大学 |
主分类号: | H04N7/24 | 分类号: | H04N7/24;H04N7/26;G06K9/00 |
代理公司: | 北京市商泰律师事务所 | 代理人: | 毛燕生 |
地址: | 1008*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 变化 特征 提取 查找 方法 系统 | ||
1.一种基于帧间变化特征的视纹提取方法,包括以下步骤:
A.视频预处理:对所处理的视频进行预处理,以降低视频噪声和高频能量;
B.帧间相关性计算:对视频帧进行分块,对图像块进行区域分块和编号,计算相邻帧间的相关性;
C.帧指纹编码:选择相邻若干帧之间符合确定规则的若干图像块,对这些块的编号进行编码,形成帧指纹;所述确定规则为:相邻帧之间视觉信息变化最丰富;
D.视纹生成:对所述帧指纹的序列进行组合,生成视纹。
2.根据权利要求1所述的一种基于帧间变化特征的视纹提取方法,其特征在于所述视频预处理包括帧率重采样、去噪处理、统一分辨率、去掉高频信息和转换到梯度图像。
3.根据权利要求2所述的一种基于帧间变化特征的视纹提取方法,其特征在于所述去噪处理采用中值滤波和高斯滤波。
4.根据权利要求2所述的一种基于帧间变化特征的视纹提取方法,其特征在于所述转换到梯度图像是将彩色或灰度的图像帧转换成梯度图像。
5.根据权利要求1所述的一种基于帧间变化特征的视纹提取方法,其特征在于所述相邻若干帧之间对应区域的相关性采用每个相邻帧对的对应位置的宏块之间的互信息进行计算,互信息越小的块表示该块的梯度视觉信息变化得越多,其对应的相关性就越小。
6.根据权利要求1所述的一种基于帧间变化特征的视纹提取方法,其特征在于所述帧指纹编码是根据相邻帧对应块的相关性,找到符合所述确定规则的若干图像块,并对所述若干图像块的编号进行编码,形成帧指纹。
7.一种视纹比对方法,包括以下步骤:
A.视纹提取:采用如权利要求1所述基于帧间变化特征的视纹提取方法为视频片段提取视纹并以文件方式存储;
B.倒排文件的生成:将为每个原著视频片段提取的视纹存储为视纹文件,并生成倒排文件,存储到视纹数据库;
C.倒排查询:提取给定的查询视频片段所对应的视纹,到视纹数据库的倒排文件中查找,得到候选的匹配位置列表;
D.滑动窗口查询:对候选位置领域内做窗口滑动的精确匹配。
8.根据权利要求7所述的视纹比对方法,其特征在于为每个原著视频片段的视纹文件生成一个倒排文件,所述倒排文件中每个记录包括所有连续长度超过预定义长度的码字序列、以及该码字序列出现的位置和持续长度的列表。
9.根据权利要求7所述的视纹比对方法,其特征在于所述倒排查询是对所述查询视频片段中连续长度最长的若干个互异的帧指纹进行编码,提取对应的视纹,然后到视纹数据库的倒排文件中去查找,得到候选的匹配位置列表。
10.根据权利要求9所述的视纹比对方法,其特征在于所述滑动窗口查询是对每个候选位置的某个领域范围内做窗口滑动匹配,精确定位查询视频片断在原著视频片段中的起止位置。
11.一种基于帧间变化特征的视纹提取系统,其特征在于包括:
A.视频预处理模块:对所处理的视频进行预处理,以降低视频噪声和高频能量;
B.帧间相关性计算模块;对视频帧进行分块,对图像块进行区域分块和编号,计算相邻帧间的相关性;
C.帧指纹编码模块:选择相邻若干帧之间符合确定规则的若干图像块,对所述若干图像块的编号进行编码,形成帧指纹;所述确定规则为:相邻帧之间视觉信息变化最丰富;
D.视纹生成模块:对所述帧指纹的序列进行组合,生成视纹;
模块间的数据流关系如下:
待处理视频顺序经过视频预处理模块、帧间相关性计算模块、帧指纹编码模块和视纹生成模块,得到其对应的视纹编码。
12.根据权利要求11所述的一种基于帧间变化特征的视纹提取系统,其特征在于所述帧间相关性计算模块用于采用视频图像帧进行区域分块和标号,并计算相邻若干帧之间对应区域的相关性。
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