[发明专利]一种视频高清字样检测方法

权利要求书

1.一种视频高清字样检测方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：

计算候选位置步骤，采用特定方法确定输入视频图像中“高清”字样的候选位置；

提取图像特征步骤，对“高清”字样候选位置的图片区域提取图像特征；

计算判定器最优参数步骤，离线模式下输入已知判定结果的图片给SVM进行“难例挖掘”训练学习，得出判定器最优参数；

在线判定步骤，采用指定的SVM判定器最优参数对视频中的所有图像进行“高清”字样检测判定。

2.如权利要求1所述的一种视频高清字样检测方法，其特征在于，

所述计算候选位置步骤中，所述特定方法包括：滑动窗口法和记忆上一图片候选位置法。

3.如权利要求2所述的一种视频高清字样检测方法，其特征在于，

若为第一帧图像或者上一帧图像未检测到“高清”字样，则使用滑动窗口法确定候选位置；否则，使用两种方法共同确定候选位置。

4.如权利要求1所述的一种视频高清字样检测方法，其特征在于，

所述提取图像特征步骤中，所述图像特征包括空间域特征和频域特征。

5.如权利要求4所述的一种视频高清字样检测方法，其特征在于，

所述空间域特征使用方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient , HOG）特征；所述频域特征通过离散傅立叶变换（Discrete Cosine Transformation , DCT）提取。

6.如权利要求1所述的一种视频高清字样检测方法，其特征在于，

所述计算判定器最优参数步骤中，输入为已知判定结果的正负数据样本，输出为高斯核-SVM向量参数集，执行方式为交叉验证。

7.如权利要求6所述的一种视频高清字样检测方法，其特征在于，

所述正负样本分别为含有“高清”字样的图片特征和不含“高清”字样的图片特征，且按1:1比例投放。

8.如权利要求6所述的一种视频高清字样检测方法，其特征在于，

在每次所述“难例挖掘”训练学习结束后，将被误判为正样本的负样本加入下一次“难例挖掘”的负样本池，以提高判定正确率。

9.如权利要求1所述的一种视频高清字样检测方法，其特征在于，

所述计算判定器最优参数步骤中，所述“难例挖掘”学习结束的条件为，应用上一次计算得到的参数集进行SVM判定，得到的判定结果正确率收敛。

10.如权利要求1所述的一种视频高清字样检测方法，其特征在于，

所述在线判定步骤中，根据所述计算判定器最优参数步骤计算得出的最优判定参数，对视频中所有图像经所述提取图像特征步骤提取的图像特征进行判定操作，若存在一个候选位置包含“高清”字样，则认为该图像存在“高清”字样。