[发明专利]一种根据局部特征和运动矢量抽取视频基因的方法

摘要

本发明公开了一种根据局部特征和运动矢量抽取视频基因的方法，属于视频处理技术领域，首先寻找并获取转场帧，然后计算出转场帧中的SURF特征，抽取转场帧中所有SURF特征的64位的二进制比特串，最后将这些比特串接起来形成该视频片段的视频基因；解决了如何提取视频的视频基因的技术问题，本发明计算视频的基因序列后，该基因序列可被用于视频之间的快速比对，实现了每一个64比特的序列对应一个镜头场景的检索方法。

主权项

一种根据局部特征和运动矢量抽取视频基因的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：通过摄像头获取视频后，再通过视频解码器对视频进行解码，再然后对视频中的每一帧图像进行SURF特征的抽取，每一帧图像的SURF特征均包括数个SURF特征点；步骤2：计算每个SURF特征点的描述向量，由于每个图像包含的SURF特征点数目不相同，所以只选取描述向量最强的SURF特征点作为预处理特征点；设定每一幅图片的预处理特征点的个数均为N；步骤3：寻找转场帧：比较相邻两个帧图像的SURF特征，设定前一帧图像有J个SURF特征点，J<＝N；设定后一帧图像有K个SURF特征点，K<＝N；设定L为变量；若J小于K，则，L＝J；若K小于J，则，L＝K；设定前一帧图像与后一帧图像相互匹配的SURF特征点的数量为S1；若S1小于p％×L个，则后一帧图像为转场帧；步骤4：设定某一个转场帧Q和与其相邻的下一帧图像P相互匹配的SURF特征点的数量至少为M对，M＝p％×L，当相互匹配的SURF特征点的数量多于M时，取最强的M个相互匹配的SURF特征点；在转场帧Q的特征点以及在P中与之匹配的特征点，如果视频画面是完全静止的，那么每一对特诊点都会出现在完全相同的位置，如果画面不是静止的，则匹配特征点会出现位移运动；计算所述最强的M个相互匹配的SURF特征点的运动矢量；设定转场帧Q中的某一个SURF特征点A1为起点，在下一帧图像P中与该SURF特征点相互匹配的SURF特征点B1为终点，SURF特征点A1向SURF特征点B1移动的方向即为SURF特征点A1的运动矢量，设定所述运动矢量的水平分量为x个像素，垂直分量为y个像素；步骤5：按照视频中帧图像的长和宽对运动矢量进行归一化：水平运动矢量＝x/视频的宽度，垂直运动矢量＝y/视频的高度；步骤6：所述M个SURF特征点中，每一个SURF特征点均由64维向量描述，并且均存在一个到下一帧的运动矢量，所述运动矢量由2维向量描述；即，所述M个SURF特征点中的每一个SURF特征点均一个66维的向量描述，即，转场帧Q对应一个B维度的描述向量，B＝66×M，其中，B为维度值；使用栈式自动编码器将该B维度的描述向量映射为64维二进制特征向量；步骤7：对于一个视频片段，使用栈式自动编码器可以将转场帧的描述向量映射为一个64位二进制比特串，设定该视频片段包含F个转场帧，则对每一个转场帧均采用步骤4到步骤6的方法抽取64位的二进制比特串，然后将这些比特串接起来形成该视频片段的视频基因。