[发明专利]基于多幅图像融合的视频检索方法及系统

权利要求书

1.一种基于多幅图像融合的视频检索方法，其特征在于，包括：

对数据库视频进行解码与视频镜头分割，得到多个视频镜头；

对单个视频镜头进行关键帧提取，并对关键帧进行局部特征提取；

对部分局部特征进行聚类，将得到的聚类中心集合作为数据库视频局部特征的码本；

按照数据库视频局部特征的码本，对数据库视频的所有局部特征进行量化编码；

在量化编码后，对单个视频镜头所有关键帧的局部特征集合进行池化处理，得到单个视频镜头量化后的局部特征池化集合；

根据数据库视频局部特征的码本和单个视频镜头量化后的局部特征池化集合，建立反向文件索引；

根据待检索目标视频的多幅查询图像和反向文件索引，进行目标视频的在线检索；

所述的根据待检索目标视频的多幅查询图像和反向文件索引，进行目标视频的在线检索，具体包括：

对待检索目标视频的所有查询图像进行局部特征提取；

按照所述数据库视频局部特征的码本，对所有查询图像的全部局部特征进行量化编码；

将所有查询图像量化编码后的全部局部特征做池化处理，得到所有查询图像量化后的局部特征池化集合；

按照所述的反向文件索引，将待检索目标视频量化后的局部特征池化集合与数据库视频中单个视频镜头量化后的局部特征池化集合进行相似度比较；

根据比较得到的相似度，对查询出的视频文件进行排序，完成目标视频的在线检索；

在所述的按照数据库视频局部特征的码本，对所有查询图像的所有局部特征进行量化编码之后，还包括：

将量化编码后所有查询图像的全部局部特征交叉比对，确定所有查询图像的特征匹配重叠区域为待搜索目标区域；

相应地，所述的将所有查询图像量化编码后的全部局部特征做池化处理，得到所有查询图像量化后的局部特征池化集合，具体包括：

对落在待搜索目标区域内的所有查询图像的局部特征进行池化，得到待检索目标视频量化后的局部特征池化集合。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的对部分局部特征进行聚类，将得到的聚类中心集合作为数据库视频局部特征的码本，具体包括：

从全部视频镜头关键帧中提取的全部局部特征中，间隔或随机抽取部分局部特征；

基于预设的无监督距离方法，对所述抽取的部分局部特征进行聚类，将得到的k个代表性特征作为码本；

相应地，所述的按照数据库视频局部特征的码本，对数据库视频的所有局部特征进行量化编码，具体包括：

根据k个特征码本，以单个关键帧为单位对视频镜头的全部局部特征进行局部特征矢量量化，得到每个关键帧的局部特征统计直方图。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据数据库视频局部特征的码本和单个视频镜头的量化后的局部特征池化集合，建立反向文件索引，具体包括：

依次以数据库视频局部特征的码本中的每个码字ID为表头，建立链表；

对数据库中的视频进行扫描，将所有包含该码字的视频镜头ID及相关信息压入链表中，得到反向文件索引。