[发明专利]一种相似视频和盗版视频的检测方法及装置

权利要求书

1.一种相似视频的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据第一预设规则，从两个待检测视频中分别提取多张特征图片作为第一图片库和第二图片库；所述特征图片包括：待检测视频的所有关键帧对应的图片；

将所述第一图片库中每张图片和第二图片库中每张图片进行对比，确定每两张对比图片之间的结构相似度SSIM值；

针对每个SSIM值，判断所述SSIM值是否大于预设第一阈值，如果是，确定对应该SSIM值的两张对比图片为一组相似图片；

统计所述相似图片的组数，并判断所述相似图片的组数与对比数量总量的比值是否大于预设第二阈值，如果是，则确定所述两个待检测视频为相似视频，其中所述对比数量总量为所述第一图片库中的图片数量和第二图片库中的图片数量的乘积；

其中，所述确定所述两张对比图片之间的SSIM值，包括：

将所述两张对比图片的大小变换为预设大小；

按照预设窗口的循环对称高斯加权函数，将变换后的两张对比图片划分为多个图片块，并对每个图片块进行循环高斯滤波；

计算所述两张对比图片中对应图片块之间的SSIM值；

将多个所述对应图片块之间的SSIM值的均值，确定为所述两张对比图片之间的SSIM值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一预设规则，从两个待检测视频中分别提取多张特征图片作为第一图片库和第二图片库，包括：

根据预设的时间间隔从两个待检测视频中分别提取多张特征图片作为第一图片库和第二图片库。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述两个待检测视频为相似视频后，所述方法还包括：

根据第二预设规则，从两个待检测视频中分别提取多张特征图片作为第一图片库和第二图片库；采用加速健壮特征SURF算法，确定所述第一图片库和第二图片库中每张图片上的多个极值点，针对第一图片库中的每张图片的每个极值点，计算该极值点和第二图片库中每张图片的每个极值点之间的欧式距离，若所述欧式距离的最小值小于预设第三阈值，则确定第二图片库的图片中存在与该极值点匹配的极值点，并记录第一图片库中的该极值点；统计记录的第一图片库中的极值点的数量；判断所述数量是否大于预设数量阈值，如果是，则确定所述两个待检测视频为相似视频。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一预设规则，从两个待检测视频中分别提取多张特征图片作为第一图片库和第二图片库之前，所述方法还包括：

根据第三预设规则，从两个待检测视频中分别提取多张特征图片作为第一图片库和第二图片库；采用散列函数hash算法确定所述第一图片库和第二图片库中每张图片的hash特征值；根据所述第一图片库和第二图片库中每张图片的hash特征值，确定所述第一图片库中每张图片和第二图片库中每张图片之间的每个汉明距离，根据每个汉明距离，判断对应该汉明距离的所述第一图片库和第二图片库中的图片是否为一组相似图片；判断所述相似图片的组数与对比数量总量的比值是否大于预设第四阈值，如果是，则确定所述两个待检测视频为相似视频，其中所述对比数量总量为所述第一图片库中的图片数量和第二图片库中的图片数量的乘积；或

根据第四预设规则，从两个待检测视频中分别提取多张特征图片作为第一图片库和第二图片库；采用局部二值模式LBP算法，分别确定所述第一图片库和第二图片库中每张图片上每个像素点的LBP值，并根据每个像素点的LBP值绘制LBP值直方图；将所述第一图片库中每张图片和第二图片库中每张图片的LBP值直方图进行重叠，针对每对图片确定重叠区域中像素点的数量，确定重叠区域中像素点的数量的平均值，根据所述平均值及所述每对图片重叠区域中像素点的数量，确定所述第一图片库和第二图片库的相似度；判断所述相似度是否大于预设第五阈值，如果是，确定所述两个待检测视频为相似视频。