[发明专利]数字动画的主特征提取及动画视频的检索和篡改检测方法

说明书

本发明一种数字动画的主特征提取方法，对动画视频帧颜色模型提取颜色直方图，将色调H、饱和度S、亮度V三维直方图组合成一个一维的特征向量G，根据颜色直方图计算G的直方图，一共72bin，其中色调H的权重最高为9，饱和度S次之为3，亮度V最低，设为1。本发明结合HSV模型和人眼的视觉特点，将HSV三个分量分别量化，建立颜色直方图，将三个分量的直方图转化为一维，共72bin，并通过计算欧式距离来判断各个分量的相似性，效果直观、明显。

技术领域

本发明涉及数字动画的版权保护，尤其是涉及一种数字动画的主特征提取及动画视频的检索和篡改检测方法。

背景技术

对比于文字信息和图片信息，视频可看作是图片顺着时间的组合，有着空间和时间属性，因此，对于视频的描述及划分将最为复杂。视频所包含的大量内容信息息可分为两层，低层的视频信息和高层的语义信息。前者主要是指图像特征，比如颜色特征，纹理特征，运动特征等；后者是语义特征，包括视频的类别，表达的情感等。

视频数据量大且内容结构复杂，给视频管理带来很大麻烦。大量易上手的视频处理软件工具给不法分子趁机篡改视频提供了方便，传播暴力色情等违法不健康视频，使得网络视频难以管理，视频版权收到威胁，从而引发各种社会问题。这一问题亟待解决。

然而传统的关键字检索技术无法对视频正确的检索及分类，对于不法视频，主要靠人工检测以及广大人民群众的监督举报，耗时且效率低下。

基于文字信息来检索视频，需要对视频进行内容分析，然后根据结果贴上一些关键词标签，比如名称，大小、压缩类型、视频类型、作者和时间等，然后根据输入的关键词在视频数据库中查找，或者是在根据相应的分类列表中查找特定是视频。但是随着视频数据越来越多，存储的数据不断增大，对海量信息的人工标注，显得效率低下，并不能满足每天新增的视频。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种数字动画的主特征提取及动画视频的检索和篡改检测方法。

本发明所采用的技术方案是：一种数字动画的主特征提取方法，对动画视频帧颜色模型提取颜色直方图，将色调H、饱和度S、亮度V三维直方图组合成一个一维的特征向量G，见公式(1)

G＝HQ_SQ_V+SQ_V+V (1)

式中，Qs是S的量化级数，Qv是V的量化级数，令Qs＝3，Qv＝3，上式可表示为公式(2)

G＝9H+3S+V (2)

根据颜色直方图计算G的直方图，一共72bin，其中色调H的权重最高为9，饱和度S次之为3，亮度V最低，设为1。

优选地，两张图片的相似度计算包括如下步骤：两张图片色调H分量相似度如公式(3)所示：

式中，h_k(i)代表着视频中第k帧的H分量直方图，h_k+1则代表第k+1帧，在两者间用较小的一方比上较大的一方，然后累加，得到两帧间的色度H相似度为S_h(k,k+1)，同样的可以计算出饱和度S相似性Ss(k,k+1)和亮度相似性Sv(k,k+1)，综合起来，第k帧和k+1帧相似度如公式(4)所示：

根据人眼特点，对色调H、饱和度S、亮度V分量加权，m_h:m_s:m_v＝QsQv：Qv：1s＝9：3：1，将三个权重系数分别设为0.9、0.3和0.1，由上式计算的结果越小，相似度越高，即帧间距离越小，公式(4)的计算结果即为帧间距离。

优选地，公式(4)应用于关键帧的判断，包括如下步骤：