[发明专利]视频播放次数统计方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术和模式识别技术领域，具体涉及一种视频播放次数统计方法。

背景技术

传统的视频广告播放统计主要是人工方式实现，即人员通过事后回放录像，手工记录播出广告的时长、名称、内容以及类型等数据，然后进行信息汇总。这种人工监视方式耗时耗力，已经无法满足大规模多媒体信息统计查询的需求。

而智能广告统计技术是通过视频分析技术来实现自动统计广告播放次数的功能。该技术是利用图像处理和模式识别技术实现对视频广告监测，通过对实时电视节目或者节目录像数据进行监测，实现自动统计各类广告或其它图像的识别和数据统计，并根据要求报警，为进一步分析提供支持。该技术的核心是通过对待处理视频流进行特征提取并和存储的广告模板特征进行特征比对，对特征相似的模板进行进一步分析，确认为图像与模板匹配，若没有模板与该帧图像匹配则进行下一帧图像的识别处理。常用的特征提取主要包括图像的灰度、边界、面积、分块重心等，首先计算图像的分块重心，再进行特征提取的时候要进行灰度分析、区域分割等的计算。匹配时通过分块重心对模板库进行初步匹配，如果匹配成功，在进行每一像素的匹配。由于该技术采用多级特征检索技术，在一定程度提高了模板匹配速度，但由于后续采用逐个图像像素匹配方法，特征维数还是比较大，不利于大规模匹配，而且逐个图像像素匹配对于像素变化比较敏感，如果图像中出现了显著局部变化，例如增加了游动字幕和挂角广告信息，则广告匹配准确度将大幅下降。另外，广告模板视频缺少自动化分割提取技术，使得模板数据比较大，不利于大规模广告视频数据保存和搜索。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明所要解决的技术问题是：如何设计一种适合大规模的视频库搜索比对的视频播放次数统计方法。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明提供了一种视频播放次数统计方法，包括以下步骤：

S1、定义视频图像序列F＝{f₁，f₂，f₃，…，f_N}，抽取其中的关键帧的特征向量，并得到特征向量集合adv＝{V₁，V₂，…，V_M}以及得到特征数据库adv_db＝{adv₁，adv₂，…，adv_L}，L为视频总个数，M、N均为正整数；

S2、对一定数量的视频进行检测并根据所述特征数据库统计视频播放次数。

优选地，步骤S1具体包括：

1.0，设视频图像序号n为1；

1.1，对视频图像f_n作网格划分，定义为划分后的子图像，k代表分割的尺寸，k＝2，4，8，i代表网格行坐标，j代表网格列坐标；

1.2，利用积分图方法对子图像提取8个haar特征，得到特征向量表示对应子块的特征向量；

1.3，若n＝1，则保存转到步骤1.1；若n＞1，则转到步骤1.4；

1.4，对连续两帧视频图像计算相似度S(f_n，f_n+1)；