[发明专利]基于组合哈希加权算法的新闻类视频拆条方法及装置

权利要求书

1.一种基于组合哈希加权算法的新闻类视频拆条方法，包括：

识别并提取整条视频的整体画面关键帧和局部画面关键帧，生成序列图像集；

利用组合哈希加权算法和跳帧与逐帧结合算法分别确认标准场景和复合场景的图像序列号和出入点位置；

根据标准场景和复合场景的图像序列号和出入点位置进行视频的拆条。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用组合哈希加权算法和跳帧与逐帧结合算法分别确认标准场景和复合场景的图像序列号和出入点位置的步骤，包括：

利用整体画面和局部画面的跳帧与逐帧结合算法，以及组合哈希加权算法判断图像的相似度，确认标准场景的图像序列号、出入点初步位置和出入点精确位置；

利用整体画面和局部画面的跳帧与逐帧结合算法，以及组合哈希加权算法判断图像的相似度，确认复合场景的图像序列号、出入点初步位置和出入点精确位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用整体画面和局部画面的跳帧与逐帧结合算法，以及组合哈希加权算法判断图像的相似度，确认标准场景的图像序列号、出入点初步位置和出入点精确位置的步骤，包括：

根据跳帧变量规则，提取整体画面图像集的跳帧图像；

利用组合哈希加权算法对跳帧图像前后帧的图像相似度进行判断，获得跳帧图像的序列号；

基于跳帧图像的序列号，根据逐帧变量规则提取逐帧图像的序列号；

利用组合哈希加权算法对逐帧图像前后帧的图像相似度进行判断，获得逐帧图像的序列号；

基于逐帧图像的序列号，确认标准场景的出入点精确位置。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用整体画面和局部画面的跳帧与逐帧结合算法，以及组合哈希加权算法判断图像的相似度，确认复合场景的图像序列号、出入点初步位置和出入点精确位置的步骤，包括：

根据跳帧变量规则和标准场景的出入点精确位置，提取局部画面图像集的跳帧图像；

利用组合哈希加权算法对跳帧图像前后帧的图像相似度进行判断，获得跳帧图像的序列号；

基于跳帧图像的序列号，根据逐帧变量规则提取逐帧图像的序列号；

利用组合哈希加权算法对逐帧图像前后帧的图像相似度进行判断，结合对局部画面逐帧图像的文字进行识别，获得逐帧图像的序列号；

基于逐帧图像的序列号，确认复合场景的出入点精确位置。

5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，所述利用组合哈希加权算法判断图像的相似度的步骤，包括：

分别计算序列图像集的每张图像的均值哈希值和差异哈希值；

根据均值哈希值和差异哈希值计算汉明距离，分别得到每张图像与待匹配图像间的均值哈希相似度和差异哈希相似度；

对均值哈希相似度和差异哈希相似度进行加权计算，得到图像相似度值；

设置并优化第一相似度阈值I和第二相似度阈值K，将图像相似度值分别与第一相似度阈值I和第二相似度阈值K进行比较，判断一组图像的相似度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对均值哈希相似度和差异哈希相似度进行加权计算，得到的图像相似度值为：

S(S₁，S₂)＝αS₁+βS₂，0＜α＜1，0＜β＜1

其中，S₁为均值哈希相似度，S₂为差异哈希相似度，α、β均为权重系数。