[发明专利]一种基于倒排索引的粗细粒度视频检索方法

摘要

本发明公开了一种基于倒排索引的粗细粒度视频检索方法，通过分层分粒度的检索方式对视频进行检索比对。首先利用倒排索引算法对视频数据库中的所有视频建立倒排索引表，再在检索阶段通过倒排索引技术计算获得相应的候选视频集以此缩小精确查找范围，完成粗粒度的查找，有效的降低了视频检索的时间开销；其次，基于改进的BLAST算法进行视频细粒度检索，从而在视频数据库中快速找到与待检索的视频相匹配的视频，通过对待检索视频和查找视频的相似度统计，进而得到检索结果，具有视频查找快速、准确和实时等特点。

主权项

一种基于倒排索引的粗细粒度视频检索方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、对整个视频库构建倒排索引文件(1.1)、设视频库中存放有N条视频；利用镜头分割技术对第一条视频进行关键帧提取，再通过SURF算法提取该条视频关键帧中的特征点；(1.2)、利用预先训练的视觉词典对所有特征点进行分类处理：计算每个特征点与视觉词典中所有词汇的欧氏距离，将每个特征点划分到欧氏距离最小的词汇中，再统计每个词汇类别中特征点个数，并将特征点个数作为该词汇在视频中出现的频率。(1.3)、统计出视觉词典中所有词汇在视频中出现的频率，提取频率最高的k个词汇作为视频的关键视觉词汇，并存入到倒排索引文件的词汇表中，同时将这k个词汇对应的视频信息存入到倒排索引文件的倒排列表中；(1.4)、按照步骤(1.1)～步骤(1.4)所述的方法，继续对视频库中的下一条视频进行处理，直到第N条视频，从而对整个视频库构建出完整的倒排索引文件；(2)、视频检索(2.1)、基于倒排索引文件的视频粗粒度检索(2.1.1)、按照步骤(1.1)～步骤(1.3)所述的方法提取待检索视频q的k个关键视觉词汇；(2.1.2)、利用这k个关键视觉词汇在倒排索引文件中进行查找，找到与这k个词汇匹配的所有视频，并将找到的视频依次标记为视频h_i,i＝1,2,...,n，n表示找到的视频总个数；(2.2)、基于改进的BLAST算法的视频细粒度检索(2.2.1)、设置窗口滑动步长N；(2.2.2)、对待检索的视频q和视频h_i进行窗口值计算`设置一滑动窗口，滑动窗口的起始位置为视频h_i的第一一位，即滑动窗口第一位在视频h_i的第一位上，将该滑动窗口分别在待检索的视频q以及视频h_i上从起始位置向后滑动至末尾，每次滑动的长度为窗口滑动步长N，并计算出每次滑动时，滑动窗口所覆盖的二进制序列的值作为窗口值，并依次排列，构成窗口值序列；(2.2.3)、比对待检索的视频q与视频h_i的窗口值；将视频h_i与待检索视频q的窗口值序列的位置点同时从第一位依次向后移动，直到位置点前出现相同的窗口值为止，以视频h_i、待检索视频q窗口值相同的位置点点为基准即对齐，比对视频h_i、待检索视频q该位置点前后的所有窗口值，并统计相似度，将视频指纹h_i以及相似度作为检索结果返回。