[发明专利]一种连续记录视频、影像的隐私处理方法有效
申请号: | 201510439137.1 | 申请日: | 2015-07-22 |
公开(公告)号: | CN105007395B | 公开(公告)日: | 2018-02-16 |
发明(设计)人: | 王学平 | 申请(专利权)人: | 深圳市万姓宗祠网络科技股份有限公司 |
主分类号: | H04N5/14 | 分类号: | H04N5/14;H04N5/262 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司44205 | 代理人: | 冯剑明 |
地址: | 510805 广东省深圳市南山区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 连续 记录 视频 影像 隐私 处理 方法 | ||
技术领域
本发明涉及视频处理方法,尤其是一种连续记录视频、影像的隐私处理方法。
背景技术
随着智能穿戴技术的发展,人们通过智能穿戴设备获取视频得到普及,公民的个人隐私保护问题也越来越受到关注,在记录这些视频时,对视频的隐私区域进行保护为保护个人隐私的有效手段,因此需要对视频进行隐私识别,目的是识别出视频中涉及隐私内容的部分进行模糊处理或停止拍摄记录处理,而现有的视频识别算法,通常是利用单纯的视频场景分割方法来进行识别,或通过单纯的人体肤色进行识别,容易造成失真的识别,识别准确率低,依然存在缺陷需要持续发展改善,且现有的分析算法不能对连续的视频进行不间断的识别,不能满足业务需求。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供一种适用于连续记录视频、影像的隐私处理方法,该方法处理过程更容易实现,有效提高准确率。
为了实现上述目的,本发明所采用的技术方案是:
一种连续记录视频、影像的隐私处理方法,该方法包括,
从连续实时视频中获取视频片段;
对提取的视频片段进行画面分割得到画面片段;
针对分割得到的每个画面片段分别执行:提取该画面片段的特征信息,并根据提取的特征信息进行包括场景识别和人体隐私识别的判断;
根据判断出的场景特征和人体特征,确定检测的视频片段是否包含隐私的视频内容,并进行隐私处理;
所述场景识别过程包括,根据从画面片段中提取的特征信息,通过调用场景检测器对该特征信息进行场景分析运算,得出场景类型,然后调用场景处理器依据场景类型进行处理,确定所处的场景,并建立场景数据表进行记录,当下一次从连续实时视频中检测到相同的特征信息时,直接从场景数据表中提取相应的位置信息;
上述的场景识别过程中,还结合由智能穿戴设备内置的位置传感器获取的位置信息来判断用户所处的场景;
所述人体隐私识别过程包括,根据从画面片段中提取的特征信息,通过调用隐私检测器对该特征信息进行人脸和人体肤色图像分析运算,得出隐私类型,然后调用隐私处理器依据隐私类型进行处理,对画面中的人脸、裸露的肤色面积、人体器官特征以及人体姿态进行识别,并建立隐私数据表进行记录。
该方法中,从连续实时视频中获取视频片段的具体方法,包括:
对连续实时视频进行等时间间隔提取N个关键帧,对于连续实时视频中除提取的N个关键帧之外的视频帧,相邻关键帧之间的视频帧以中心位置的视频帧为代表,定义为中心帧;
将各中心帧与相近的关键帧分别进行对比确定相似度;
选取与关键帧相似度最低的中心帧,以该中心帧所对应的视频帧作为提取的视频片段。
该方法中,所述视频片段进行画面分割生成画面片段的过程是程序依据对画面内容的变化情况进行判断;
若判断画面的特征信息出现显著的差异,则确定该画面内容变化的位置作为分割点,完成画面分割;
若判断画面的特征信息持续出现相同的内容,则确定该画面内容连续不变化,输出该画面内容为画面片段。
优选的,在对画面内容的变化情况进行判断时,还结合由智能穿戴设备获取的用户的生理数据和位置信息进行比对,通过对所述特征信息的检测,判断分析用户视频内容的行为。
优选的,所述画面片段的特征信息包括画面的亮度、画面的对比度、场景图像、人体图像中的至少一种。
优选的,在所述视频片段完成画面分割生成画面片段后,建立片段文件,将生成的画面片段保存在该片段文件中。
该方法中,所述连续实时视频通过智能穿戴设备进行记录获取,该隐私处理方法的过程在智能穿戴设备上完成,或者通过智能穿戴设备将连续实时视频上传至云端服务器,再由云端服务器对连续实时视频进行隐私识别处理。
本发明的有益效果:通过从连续实时视频中获取视频片段,对视频片段进行画面分割得到画面片段,然后提取该画面片段的特征信息,去除一些干扰的非特征信息,有利于提高识别判断的精准度,并根据提取的特征信息进行隐私识别,对于特定的场所,例如洗手间等环境,当视频内容显示用户进入时,将自动休眠暂停录制,或者自动对画面进行模糊处理,从而对特定场所进行隐私保护。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的说明。
图1是本发明的连续实时视频的隐私处理方法的流程图;
图2是本发明中场景识别的流程图;
图3是本发明中人体隐私识别的流程图;
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