[发明专利]一种基于慢变视觉特征的视频指纹提取方法在审
| 申请号： | 201711087291.2 | 申请日： | 2017-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN108021927A | 公开（公告）日： | 2018-05-11 |
| 发明（设计）人： | 李岳楠;汪冬冬 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/30 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于慢变视觉特征的视频指纹提取方法，包括以下步骤：对训练集的每个图像生成随机失真版本的图像，用原图像和失真图像训练空间特征，提取网络的参数；对训练集视频数据进行空间和时序的归一化预处理，处理为固定尺寸固定帧数；用空间特征提取网络的特征序列作为训练数据，训练LSTM网络；从训练好的空间特征中提取网络，将得到的特征与LSTM网络级联，提取视频指纹。本方法模拟了人的视觉感知原理，能够提取视频的指纹，具有鲁棒、高效的优点。可用于视频拷贝检测，视频检索等领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视觉 特征 视频 指纹 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于慢变视觉特征的视频指纹提取方法，其特征在于，所述视频指纹提取方法包括以下步骤：对训练集的每个图像生成随机失真版本的图像，用原图像和失真图像训练空间特征，提取网络的参数；对训练集视频数据进行空间和时序的归一化预处理，处理为固定尺寸固定帧数；用空间特征提取网络的特征序列作为训练数据，训练LSTM网络；从训练好的空间特征中提取网络，将得到的特征与LSTM网络级联，提取视频指纹。
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