[发明专利]视频比对方法及系统

权利要求书

1.一种视频比对方法，包括：

获取需要判别相似度的第一视频和第二视频；

采用多粒度的比对方法，以第一划分粒度将所述第一视频和第二视频分别分割成若干视频片段，将第一划分粒度下第一视频中全部的视频片段与第二视频中全部的视频片段进行比较，计算第一划分粒度下第一视频与第二视频中相同的视频片段数量占第一视频的视频片段总数的比例x1；

自第一视频和第二视频中删除相同的视频片段，分别得到第一剩余视频和第二剩余视频；

以第二划分粒度将第一剩余视频和第二剩余视频分别分割成若干视频片段，将第二划分粒度下第一剩余视频中全部的视频片段与第二视频中全部的视频片段进行比较，计算第二划分粒度下第一剩余视频与第二剩余视频中相同的视频片段数量占第一剩余视频的视频片段总数的比例y1；所述第二划分粒度比第一划分粒度小；

将x1乘以第一划分粒度在综合相似度中的权重，得到第一划分粒度的相似度，用一减去第一划分粒度的相似度后再乘以y1、接着加上第一划分粒度的相似度，以计算第一视频与第二视频的综合相似度；

判断所述第一视频与第二视频的综合相似度是否大于相似度阈值，若是，则判定所述第一视频与第二视频相似，所述相似度阈值为一经验值。

2.根据权利要求1所述的视频比对方法，其特征在于，所述以第一划分粒度将所述第一视频和第二视频分别分割成若干视频片段的步骤，是将所述第一视频和第二视频分别分割成若干场景；所述以第二划分粒度将第一剩余视频和第二剩余视频分别分割成若干视频片段的步骤，是将所述第一剩余视频和第二剩余视频分别分割成若干帧。

3.根据权利要求1所述的视频比对方法，其特征在于，所述以第一划分粒度将所述第一视频和第二视频分别分割成若干视频片段的步骤，是将所述第一视频和第二视频分别分割成若干镜头；所述以第二划分粒度将第一剩余视频和第二剩余视频分别分割成若干视频片段的步骤，是将所述第一剩余视频和第二 剩余视频分别分割成若干帧。

4.根据权利要求1所述的视频比对方法，其特征在于，所述以第一划分粒度将所述第一视频和第二视频分别分割成若干视频片段的步骤，是将所述第一视频和第二视频分别分割成若干场景；所述以第二划分粒度将第一剩余视频和第二剩余视频分别分割成若干视频片段的步骤，是将所述第一剩余视频和第二剩余视频分别分割成若干镜头；

所述视频比对方法还包括自第一剩余视频和第二剩余视频中删除相同的镜头，分别得到视频T5和视频T6，将视频T5和视频T6分别分割成若干帧，将视频T5中全部的帧和视频T6中全部的帧进行比较，计算视频T5和视频T6中相同的帧占视频T5中帧总数的比例z1的步骤；

所述计算第一视频与第二视频的综合相似度的步骤，是通过如下公式进行计算：综合相似度M1＝x1*c1+(1-x1*c1)[y1*c2+(1-y1*c2)z1]；其中c1为场景粒度在综合相似度中的权重，c2为镜头粒度在综合相似度中的权重。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的视频比对方法，其特征在于，还包括下列步骤：

计算第一划分粒度下第一视频与第二视频中相同的视频片段数量占第二视频的视频片段总数的比例x2；

计算第二划分粒度下第一剩余视频与第二剩余视频中相同的视频片段数量占第二剩余视频的视频片段总数的比例y2；

将x2乘以第一划分粒度在综合相似度中的权重，得到第一划分粒度的相似度，用一减去第一划分粒度的相似度后再乘以y2、接着加上第一划分粒度的相似度，计算第二视频与第一视频的综合相似度；

判断所述第二视频与第一视频的综合相似度是否大于所述相似度阈值，若是，则判定所述第一视频与第二视频相似。

6.一种视频比对系统，其特征在于，包括：

读取模块，用于获取需要判别相似度的第一视频和第二视频；

第一分割比较模块，用于采用多粒度的比对方法，以第一划分粒度将所述 第一视频和第二视频分别分割成若干视频片段，将第一划分粒度下第一视频中全部的视频片段与第二视频中全部的视频片段进行比较，计算第一划分粒度下第一视频与第二视频中相同的视频片段数量占第一视频的视频片段总数的比例x1；

第一删除模块，用于自第一视频和第二视频中删除相同的视频片段，分别得到第一剩余视频和第二剩余视频；

分割比较模块，用于以第二划分粒度将第一剩余视频和第二剩余视频分别分割成若干视频片段，将第二划分粒度下第一剩余视频中全部的视频片段与第二视频中全部的视频片段进行比较，计算第二划分粒度下第一剩余视频与第二剩余视频中相同的视频片段数量占第一剩余视频的视频片段总数的比例y1；所述第二划分粒度比第一划分粒度小；

综合相似度计算模块，用于将x1乘以第一划分粒度在综合相似度中的权重，得到第一划分粒度的相似度，用一减去第一划分粒度的相似度后再乘以y1、接着加上第一划分粒度的相似度，计算第一视频与第二视频的综合相似度；

判断模块，用于判断所述第一视频与第二视频的综合相似度是否大于相似度阈值，若是，则判定所述第一视频与第二视频相似，所述相似度阈值为一经验值。