- 专利标题: 一种基于多特征融合的互联网视频作者身份识别方法
-
申请号: CN201710762954.X申请日: 2017-08-30
-
公开(公告)号: CN107516084B公开(公告)日: 2020-01-17
- 发明人: 郭金林 , 陈立栋 , 白亮 , 老松杨
- 申请人: 中国人民解放军国防科技大学
- 申请人地址: 湖南省长沙市开福区德雅路109号
- 专利权人: 中国人民解放军国防科技大学
- 当前专利权人: 中国人民解放军国防科技大学
- 当前专利权人地址: 湖南省长沙市开福区德雅路109号
- 代理机构: 北京中济纬天专利代理有限公司
- 代理商 陆薇薇
- 主分类号: G06K9/00
- IPC分类号: G06K9/00 ; G06K9/62 ; G06T7/11 ; G06T7/194 ; G06T7/246 ; G06T7/73
摘要:
本发明公开了一种基于多特征融合的互联网视频作者身份识别方法,包括:输入视频,对视频帧图像进行均匀降采样;在提取的任一帧图像及其前序帧图像中提取背景相机运动向量,进而计算视频图像中的相机运动特征;在视频镜头分割的基础上,计算平均镜头长度、突变镜头比率,得到视频结构特征;通过融合上述特征,利用支撑向量机分类器学习与识别视频制作者身份是专业视频制作人员还是业余视频制作人员。本发明在充分考虑专业视频和业余视频制作特点的基础上,通过融合互联网视频中相机运动特征及结构特征,利用支撑向量机分类器能够准确地学习与识别互联网视频制作者的身份为专业视频制作人员还是业余视频制作人员。
公开/授权文献
- CN107516084A 一种基于多特征融合的互联网视频作者身份识别方法 公开/授权日:2017-12-26