[发明专利]视频帧处理方法及装置有效
| 申请号： | 201910651319.3 | 申请日： | 2019-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN110442749B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 吕孟叶;董治;李深远 | 申请（专利权）人： | 腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/783 | 分类号： | G06F16/783;G06F16/75;G06V10/77;G06V10/762;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开一种视频处理方法及装置，其中，视频处理方法包括：获取目标视频帧的CNN特征和目标视频帧的局部特征，对目标视频帧的CNN特征进行降维处理，获取目标视频帧的降维CNN特征；从多个样本视频帧中获取第一视频帧，第一视频帧的降维CNN特征与目标视频帧的降维CNN特征之间的距离符合第一预设条件；获取第一视频帧的局部特征；计算第一视频帧的局部特征和目标视频帧的局部特征之间的匹配度；若匹配度符合第二预设条件，将第一视频帧作为目标视频帧的重复视频帧。采用本申请的技术方案，可以提高重复视频帧检测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 视频 处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种视频帧处理方法，其特征在于，包括：获取目标视频帧的卷积神经网络CNN特征和所述目标视频帧的局部特征，所述目标视频帧的局部特征包括所述目标视频帧的第一关键点和与所述第一关键点对应的特征描述子；对所述目标视频帧的CNN特征进行降维处理，获取所述目标视频帧的降维CNN特征；从多个样本视频帧中获取第一视频帧，所述第一视频帧的降维CNN特征与所述目标视频帧的降维CNN特征之间的距离符合第一预设条件；获取所述第一视频帧的局部特征，所述第一视频帧的局部特征包括所述第一视频帧中的第二关键点和与所述第二关键点对应的特征描述子；计算所述第一视频帧的局部特征和所述目标视频帧的局部特征之间的匹配度；若所述匹配度符合第二预设条件，将所述第一视频帧作为所述目标视频帧的重复视频帧。
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