[发明专利]基于深度学习的端到端的视频拷贝检测方法及装置有效
| 申请号： | 201810367098.2 | 申请日： | 2018-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN108664902B | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 李兵;胡卫明;张靖;王博 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及视频分类领域，提出了一种基于深度学习的端到端的视频拷贝检测方法，旨在解决在视频拷贝检测中，两段视频中存在多处拷贝片段的检测困难，及无法准确定位拷贝视频片段的位置等问题。该方法的具体实施方式包括：对用于进行视频拷贝检测的两段待检测视频进行镜头分割以选取关键帧；利用预先构建的拷贝关系识别模型对所选取出的多个关键帧进行识别，确定各关键帧之间的拷贝关系；根据所得到的各关键帧之间的拷贝关系，构建两段上述待检测视频全部关键帧的贝关系矩阵；将该拷贝关系矩阵作为预先构建的定位识别模型的输入，定位两段所述待检测视中含有拷贝关系的片段。本发明能够快捷、高效地检测出两段视频中存在的多处拷贝关系的视频片段。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 端到端 视频 拷贝 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的端到端的视频拷贝检测方法，其特征在于，所述方法包括：对用于进行视频拷贝检测的两段待检测视频进行镜头分割以选取各所述待检测视频的关键帧；利用预先构建的拷贝关系识别模型对所选取出的多个关键帧进行识别，确定各关键帧之间的拷贝关系；所述拷贝关系识别模型基于卷积神经网络构建，其输入为待识别拷贝关系的两帧图片，输出为所输入的两帧图片的拷贝关系；根据得到的各关键帧之间的拷贝关系，构建两段所述待检测视频全部关键帧的拷贝关系矩阵；将所述拷贝关系矩阵作为输入，利用预先构建的定位识别模型，定位两段所述待检测视中含有拷贝关系的片段；所述定位识别模型基于卷积神经网络构建，其输入为拷贝关系矩阵，输出定位两段视频中有拷贝关系的片段。
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