[发明专利]一种基于数字水印的分级视频检索方法在审
申请号: | 201710937101.5 | 申请日: | 2017-10-10 |
公开(公告)号: | CN107908647A | 公开(公告)日: | 2018-04-13 |
发明(设计)人: | 褚晶辉;田叶;苏育挺 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人: | 李林娟 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 数字 水印 分级 视频 检索 方法 | ||
技术领域
本发明涉及多媒体信息检索领域,尤其涉及一种基于数字水印的分级视频检索方法。
背景技术
人们已进入一个快速发展的信息化社会,随着多媒体技术和网络技术的发展,人们创建和传播多媒体产品更加便捷,因而产生了大量多媒体信息。这些信息可能是图片、声音或者视频等。特别是视频数量增长尤其迅速,因为视频数据形象生动,能够携带大量信息,更易于被人感知,视频顺理成章得到广泛应用。那如何对视频数据进行有效的管理和检索已经成为当今多媒体技术研究的热点。
现有的视频检索技术可分为两类,如下:
1、基于文本的视频检索方法:
通过对视频数据进行人工分析,然后对视频进行文字标注并建立关键词,从而完成视频的文本描述。在进行查询时,只需利用文本匹配方式进行视频匹配。由于视频的文本内容和文字标注是由人工分析完成,处理过程繁琐且效率低;同时,文本描述带有主观性,不能充分描述视频内容。
2、基于内容的视频检索:
对视频内容进行机器自动分析,包括:视频结构的分析、视频镜头分割和关键帧提取等,根据视频内容提取的特征信息建立索引,并且通过特征信息间的相似度进行匹配,从而实现视频的检索。但该方法计算量大,检索速度慢。
随着数字水印技术的发展,出现了将数字水印用于检索过程的方法。其中数字视频可以在生产阶段加入水印作为视频索引,将检索查询信息与从视频中提取的水印进行匹配,得到相应检索结果,达到快速检索的功能。但其抗攻击能力有限,在受到攻击后,检索效果会大大降低,其鲁棒性较差。
发明内容
本发明提供了一种基于数字水印的分级视频检索方法,本发明利用强鲁棒的数字水印技术和特征提取技术实现分级定位检索,降低了计算的复杂度,达到强鲁棒和快速检索目的,详见下文描述:
一种基于数字水印的分级视频检索方法,所述检索方法包括以下步骤:
通过应用水印生成器生成水印索引码,同时用于构造索引数据库;把应用在基于内容检索中的特征信息作为特征索引码,水印索引码和特征索引码两者串行构成检索码;
利用强鲁棒数字水印算法将水印索引码不可见的嵌入视频内;
依据设计的检索码和索引数据库,提出分级检索的检索体系:
即,水印索引码用于将被检索的视频快速分类到检索类别,提高检索速度;
特征索引码,是从被检索视频提取的特征,利用特征匹配原则,在类别中进行匹配,精确检索到目的视频。
本发明提供的技术方案的有益效果是:
1、避免了视频检索的弱鲁棒性,可以应用多种强鲁棒视频水印算法,即根据应用场景和应用目的等方面的要求,选择合适的强鲁棒视频水印算法,增强检索系统的适应性。
2、采用基于数字水印的分级视频检索的设计思路,构造出由水印索引和特征索引构成的检索码。水印索引的初级定位和特征索引的次级定位,大大提高了检索速度。
3、避免了视频处理过程的繁琐和效率低,结合水印生成器设计数据库和检索码中水印索引部分,降低计算复杂度,提高处理效率。
附图说明
图1是索引数据库构造流程图;
图2是检索码的具体结构图;
图3是一种基于数字水印的分级视频检索方法的流程图;
图4是14个测试视频序列样例。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例1
一种基于数字水印的分级视频检索方法,参见图1-图3,该检索方法包括以下步骤:
101:在检索构造上,通过应用水印生成器生成水印索引码,同时也用于构造索引数据库;
102:把应用在基于内容检索中的特征信息作为特征索引码,水印索引码和特征索引码两者串行构成检索码;
103:利用强鲁棒数字水印算法(本领域技术人员所公知)将水印索引码不可见的嵌入视频内;
104:依据设计的检索码和索引数据库,提出分级检索的检索体系,水印索引码能将需被检索的视频快速分类到检索类别,提高检索速度;特征索引码,是从被检索视频提取的特征,利用特征匹配原则,在类别中进行匹配,精确检索到目的视频。
综上所述,本发明实施例通过上述步骤201-步骤204实现利用强鲁棒的数字水印技术和特征提取技术实现分级定位检索,降低了计算的复杂度,达到强鲁棒和快速检索目的。
实施例2
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学,未经天津大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710937101.5/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种基于分层卷积神经网络的图像检索方法
- 下一篇:一种文本分类的控制方法