[发明专利]视频指纹提取方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机多媒体技术领域，尤其涉及视频指纹提取技术。

背景技术

随着信息技术的飞速发展，尤其是网络通信技术和多媒体技术的应用，视频点播、网络播客、流媒体、P2P系统等大量网络多媒体资源急剧增加。方便快捷的共享和传播使得网络多媒体盗版事件日益增多，为了有效防止网络多媒体盗版事件的发生，出现了多种版权保护技术，主要有数字版权管理(Digital Rights Management，DRM)技术，数字水印(Digital Watermarking，DWM)技术和数字指纹(Digital Fingerprinting，DF)技术等。

其中DF技术可以利用多媒体内容本身的信息，提取出其特有的内容身份信息，称为“内容指纹”或“数字DNA”，利用其特有的内容身份信息来检测网络多媒体内容是否被复制，该方法又被称为基于内容的复制检测(Content-based Copy Detection，CBCD)技术。在CBCD技术中，目前研究相对成熟的指纹技术是序数度量(Ordinal Measurement)，具体技术例如可参考文献“Dinkar N.Bhat and Shree K.Nayar，“Ordinal Measures for Visual Correspondence”.in Proc.1996IEEE Computer Society Conference.June 1996.pp：351-357”等。

在视频复制盗版事件中，复制视频通常会对原始视频进行一定的变换处理，例如剪切、模糊、宽屏、插入、缩放、拉伸以及混合使用以上变换处理。经过变换处理后的复制视频在视觉上可能变的和原始视频不太相似，但要求提取的内容指纹仍然能够检测出他们之间的盗版关系，即内容指纹具有鲁棒性。同时对于非复制视频即使在视觉上和原始视频非常相似，提取的内容指纹要能够检测出他们之间的非盗版关系，即内容指纹具有唯一性。鲁棒性和唯一性是视频复制检测技术中的两个技术难点。

然而，传统的序数度量并不能很好的解决内容指纹的鲁棒性和唯一性问题。序数度量是一种典型的全局描述子，对于视频的全局变换具有一定的鲁棒性而唯一性比较差，对于视频的局部变换具有一定的唯一性而鲁棒性比较差。序数度量方法的基础是对视频帧进行分块，块数的多少对鲁棒性和唯一性影响较大。例如视频变换处理中最常见的宽屏幕情形，如果序数度量把视频帧划分为2×2的4块，由于宽屏幕对于4块灰度值的影响相同，所以对应的序数度量矢量不变；如果把视频帧划分为3×3的9块，则对应的序数度量矢量会发生变化。所以序数度量中块数取值越小，指纹的鲁棒性越高，而唯一性越低；块数取值越大，指纹的唯一性越高，而鲁棒性越低。对于复制视频检测，序数度量的块数取值并不能很好的平衡鲁棒性和唯一性之间的关系。因此，现有视频复制检测技术的指纹提取存在指纹检查全面性和准确性矛盾，从而提取精度不高的问题。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决现有技术中的上述问题之一。

为此，本发明的实施例提出一种高精度的视频指纹提取方法。

根据本发明的一个方面，本发明实施例提出了一种视频指纹提取方法，所述检测方法包括以下步骤：a)提取视频的关键帧以及每个关键帧的所有兴趣点；b)根据每个关键帧对应的边界和提取的兴趣点，将每个关键帧划分成多个具有相等面积的同心圆环；c)将每个同心圆环划分成多个具有相等面积的扇环；d)根据每个同心圆环中扇环的灰度平均值t计算对应同心圆环的序数度量矢量，以获得每个关键帧的环形特征及其对应视频的环形指纹。

根据本发明进一步的实施例，所述步骤b包括：根据所述兴趣点计算所述同心圆环的中心点；选择所述中心点到所述边界和最远兴趣点的最小值为所述同心圆环的半径；以及利用所述中心点和所述半径划分得到所述多个同心圆环。

根据本发明进一步的实施例，所述步骤d包括：根据模板圆环和每个同心圆环中每个扇环的灰度平均值t计算对应同心圆环的圆形值，其中所述模板圆环包括与同心圆环对应的多个划分扇环；根据所述圆形值确定对应同心圆环中扇环的起始位置；对每个同心圆环中对应所述起始位置排列的每个扇环的灰度平均值t’进行大小排序；以及利用每个扇环的灰度平均值t’及其对应的排序灰度平均值计算对应同心圆环的序数度量矢量。

根据本发明再一步的实施例，所述确定对应同心圆环中扇环的起始位置包括：依次旋转所述模板圆环转过一个扇环的角度；利用旋转后模板圆环分别计算所述同心圆环的圆形值；以及选择最小的圆形值对应的扇环作为所述起始位置。