[发明专利]一种网络敏感视频检测方法

摘要

本发明公开了一种新的网络敏感视频检测方法，该方法包括收集网络视频并提取其周边的文本，然后提取出网络视频中的视频特征和文本特征，视频特征包含音频特征和视觉特征，视频特征以及文本特征构成网络视频的特征集合；依次人工标定视频是敏感的还是不敏感的；通过考虑视音频特征的质量因子并利用提取的特征集计算出词汇之间的内容丰富相似度，加上之前提取的文本特征一起构建分类器核，利用上面得到的分类器核，通过改进的支持向量机算法来训练网络敏感视频分类器，最后分类的时候仅提取测试样本的文本特征作为预测输入数据。本发明可以应用在互联网中的有害视频过滤中，可以有效的维护计算机网络的内容健康和安全。

主权项

一种网络敏感视频检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤101：收集网络视频以及每个网络视频周围的文本以构成网络视频样本集；步骤102：提取所述网络视频样本集中每个视频样本对应的文本特征，以及视频样本中的视频特征，也就是视觉特征和音频特征，所有视频样本的特征构成了网络视频的特征集；步骤103：利用人工对所述网络视频样本集中的每一个网络视频样本进行识别和分类，即人为地标定每一个网络视频样本是敏感的还是不敏感的；步骤104：通过计算所述网络视频样本集中每一个网络视频样本的视频比特率和音频比特率来提取得到视觉质量因子与音频的质量因子，并利用基于相似度的聚类方法对所述网络视频样本集进行聚类，得到C个聚类团以及视频聚类关系矩阵VS；步骤105：利用所述视频聚类关系矩阵VS计算出C个聚类团中所有词对的内容丰富语义相似度矩阵，通过所述内容丰富语义相似度矩阵计算得到每个聚类团的内容丰富语义相似度分类器；步骤106：将待检测样本文本特征输入到所述步骤105得到的分类器中，每一个分类器将会返回一个数值来预测该待检测样本可能所属的类别，最后通过计算哪一个分类器所返回的数值最高，来确定该待检测样本的类型。