[发明专利]基于对比的快速暴恐视频识别方法

权利要求书

1.一种基于对比的快速暴恐视频识别方法，其特征在于，所述方法包括：

对用于进行暴恐识别待检测视频进行镜头分割以选取所述待检测视频的关键帧；

利用预先构建的暴恐视频识别模型，对所述待检测视频的各关键帧进行哈希码运算，得到各所述关键帧的哈希码；所述暴恐视频识别模型基于哈希网络构建，其输入为视频帧，输出为所输入的视频帧的哈希码；

将各所述关键帧的哈希码分别与预存暴恐视频的视频帧的哈希码比较，确定出与各所述关键帧相似的视频帧；

统计相似帧的数目，如果与各所述关键帧相似的视频帧的数目超过设定阈值，则确定所述待检测视频为暴恐视频；

其中，“将各所述关键帧的哈希码分别与预存的暴恐视频的视频帧的哈希码比较，确定出与各所述关键帧相似的视频帧”，包括：

将各所述关键帧的哈希码分别与视频库中的暴恐视频的视频帧的哈希码比较；

计算所述关键帧的哈希码与所述视频帧的哈希码的汉明距离；

将所述汉明距离半径在设定值范围内的关键帧和视频帧确认为相似帧；

所述暴恐视频识别模型，其训练方法：

对预设的训练用样本图片分类，分为正样本数据和负样本数据；其中，所述正样本数据为暴恐和暴恐图片，所述负样本数据为暴恐和非暴恐图片；

调整所述训练用样本图片的大小，从调整后的所述训练用样本图片中随机截取设定大小的区域并进行样本均值处理；

利用初始暴恐视频识别模型对处理后的图片进行训练，得到基于哈希网络的暴恐视频识别模型；

训练所述暴恐视频识别模型的损失函数为：

s.t.b_i,j∈{-1,+1}^k,i∈{1,...,N},j∈{1,2}

其中，y_i表示第i个样本对是否是相似的，即y_i＝1表示第i个样本对中的两个样本是相似的，反之不相似；是第i个样本对中两个样本二值码之间的欧氏距离；|||b_i,1-1|||₁、|||b_i,2-1|||₁是第i个样本对中两个样本二值码与单位矩阵的曼哈顿距离；L_r是损失函数；m是边际阈值参数，其中，m＞0；α为缩放因子；b_i,1和b_i,2为第i个样本对中样本1和样本2的哈希码；N为训练样本对的总数；k为哈希码的维数，b_i,j为第i个样本对中样本j的哈希码。

2.根据权利要求1所述的基于对比的快速暴恐视频识别方法，其特征在于，“对用于进行暴恐识别的待检测视频进行镜头分割以选取所述待检测视频的关键帧”，包括：

提取所述待检测视频的每帧视频帧的直方图，对相邻视频帧的直方图进行差异比较，以确定所述待检测视频的镜头边界；

根据所确定的镜头边界，选取所述待检测视频各镜头的起始帧和/或者结束帧作为关键帧。

3.根据权利要求1所述的基于对比的快速暴恐视频识别方法，其特征在于，所述初始暴恐视频识别模型的网络结构包括输入层、卷积层和全连接层，其中，第一层为输入层，第二层至第六层为卷积层，第七层至第九层为全连接层。

4.根据权利要求3所述的基于对比的快速暴恐视频识别方法，其特征在于，在训练所述暴恐视频识别模型中，所述输入层中输入经样本均值处理后的所述训练用样本图片。

5.根据权利要求3所述的基于对比的快速暴恐视频识别方法，其特征在于，所述卷积层接收前一层的输出，在本层经卷积处理后经本层的激活函数激活后输出；所述全连接层接收前一层的输出，在本层经卷积处理后经本层的激活函数激活后输出。

6.根据权利要求5所述的基于对比的快速暴恐视频识别方法，其特征在于，所述初始暴恐视频识别模型的网络结构的第二层至第八层的激活函数为：

其中，Re LU(x)为激活函数，x为该层卷积后的输出。

7.根据权利要求5所述的基于对比的快速暴恐视频识别方法，其特征在于，所述初始暴恐视频识别模型的网络结构的第九层的激活函数为：

其中，δ(x)为对b_i,j求偏导以后的结果，b_i,j为第i个样本对中第j个样本的哈希码，i∈{1,...,N},j∈{1,2}。