基于视频统计特征挑选测试序列的方法研究
基于特征提取视频检索方案设计与实现
1 引言随着计算机硬件技术和软件技术以及智能手机的发展，视频制作不再是电视台、影业的“专利”。
更多的普通人，可以使用便宜的硬件以及软件实现视频的制作，并达到很好的效果。
很多大型的互联网公司都提供了个人用于上传、分享视频的平台。
这些平台使个人用户的内容可以方便的分享出来，并和用户分享广告分成。
个人用户丰富了平台的内容，平台提供奖励给个人用户支持他们的创作，形成了一个互惠互利的良性关系。
但是这里并不是没有挑战的，其中一项主要的挑战就来自于部分个人用户对其他用户内容的窃取。
这损害了讲解子系统功能，以及具体算法的概念；最后部分为实验测试和结语。
2 传统方案的不足2.1 基于MD5的方案MD5是计算机安全领域广泛使用的一种散列函数，用以提供消息的完整性保护。
它可以将数据运算为另一固定长度值，以防止数据被篡改。
但这种方案并不能直接反映篡改的程度，因此无法作为两个视频相似与否的判别依据。
2.2 基于文本检索的方案在PGC视频中，相同或相似视频做一个整体，可以划分为若干个计算池，进行相应的计算任务。
分布式计算平台主要是基于MapReduce的思想，针对大量数据的处理任务，切分成N个小数据量的子任务，分发到对应的计算池（由N个服务器的计算资源组成）中，进行并行计算，在较短的时间内得到计算结果，并进行归并处理。
应用分布式计算系统设计思想，我们设计的系统架构如图1所示，由5个子系统和灾备系统构成。
在接下来的章节中，将分别讲述每个子系统。
其中视频匹配与在海量数据中检索视摘要：目前PGC/UGC视频面临着重复推广、重复付费等问题，需要向PGC/UGC的制作人提供版权保护的服务。
我们通过基于特征的视频、音频匹配技术提供了视频匹配的工具，并通过基于哈希化的算法提供了索引，使在海量数据中快速查到匹配视频成为可能。
关键词：PGC/UGC 视频检索视频匹配 高维索引*本文受“互联网+环境中基于国产密码的多媒体版权保护与监管技术”项目资助，项目编号2018YFB0803700（课题二：2018YFB0803702）28 . 29.2018年增刊1频所使用的方法，将会重点在特征提取子系统与检索子系统中讲解。
基于特征提取的视频预处理方法
基于特征提取的视频预处理方法基于特征提取的视频预处理方法，是指利用计算机视觉和图像处理技术对视频进行预处理，通过提取视频的特征信息，来实现对视频数据的分析和处理。
这一方法可以帮助我们从视频中获取有用的信息，如目标检测、行为识别、人脸识别等，为后续的视频分析和应用提供基础。
1. 帧差法：帧差法是一种基于像素变化的特征提取方法。
通过比较相邻帧之间的差异，可以提取出视频中的运动信息。
当两帧之间的差异超过设定的阈值时，就认为发生了运动。
该方法适用于目标跟踪、行为识别等应用。
2. 光流法：光流法是一种基于像素移动的特征提取方法。
通过计算相邻帧之间像素点的运动矢量，可以得到视频中的光流场。
光流法可以用于视频中目标的运动分析、人脸识别等任务。
3. 前景提取法：前景提取法是一种基于像素颜色或纹理的特征提取方法。
通过将视频的每一帧与背景模型进行比较，可以将前景物体从背景中提取出来。
前景提取法可以用于目标检测、行人跟踪等应用。
二、视频预处理的流程1. 视频采集与解码：首先需要将视频从摄像机、手机等设备中采集出来，并进行解码，将视频转化为数字化的视频帧序列。
2. 视频滤波处理：对视频帧序列进行滤波处理，消除视频中的噪声和伪影。
4. 视频分割与关键帧提取：将视频分割成不同的场景或镜头，然后提取每个场景或镜头中的关键帧作为代表。
5. 视频特征提取：对每个关键帧进行特征提取，包括颜色特征、纹理特征、形状特征、运动特征等。
6. 特征选择与降维：对提取的特征进行选择和降维处理，提高计算效率和模型的泛化能力。
7. 特征标准化：对选择的特征进行标准化处理，使其具有相同的尺度和分布。
8. 特征表示与存储：将标准化的特征表示成向量形式，并将其存储到数据库中，以便后续的视频检索和分析。
1. 视频监控：通过对视频进行预处理，可以实现对摄像头中的目标物体进行跟踪、识别和行为分析。
2. 视频检索：通过对视频进行特征提取和索引建立，可以实现对视频库中的目标视频进行快速检索。
基于特征提取的视频预处理方法
基于特征提取的视频预处理方法基于特征提取的视频预处理方法是一种用于视频数据处理的技术，通过提取视频中的特征信息，可以降低数据维度、减少存储空间、提高处理效率，并且有助于后续视频处理任务的实施。
下面将详细介绍基于特征提取的视频预处理方法。
1.特征提取技术特征提取是视频预处理的核心技术之一，其目的是从原始的视频数据中提取出代表视频内容的有效特征。
常见的视频特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、运动特征等。
这些特征可以用于视频分类、目标检测、动作识别等各种视频处理任务。
2.视频帧过滤在大多数情况下，视频数据中的每一帧往往都包含了大量的冗余信息，例如相邻帧之间的内容变化微小，大部分帧对于后续的视频处理任务来说并不重要。
因此，可以通过视频帧过滤来减少存储空间和提高处理效率。
常用的过滤方法包括帧差法、光流法等。
帧差法通过计算相邻帧之间的差异像素来识别运动区域，将不重要的帧丢弃；光流法则通过分析相邻帧之间的像素变化来估计光流，从而确定运动区域。
3.视频降噪视频数据中可能存在各种噪声，例如高频噪声、低频噪声等。
降噪是视频预处理的一个重要环节，可以提高后续视频处理任务的准确性和稳定性。
常用的降噪方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些方法通过对视频帧中的像素进行滤波处理，减少噪声对视频质量的影响。
4.视频压缩编码视频数据往往占据大量的存储空间，因此，视频压缩编码是预处理过程中的一个重要环节。
视频压缩编码既可以减少数据存储空间，又可以提高数据传输效率。
常用的视频压缩编码算法包括MPEG、H.264等。
这些算法通过对视频数据进行压缩编码，从而实现对视频信息的高效表示和传输。
5.视频分割视频分割是将一个长时间的视频序列划分成若干个较短的视频片段的过程。
视频分割可以提高视频处理的效率，使得对视频片段的处理更加灵活和高效。
视频分割可以基于时间、内容、特征等多个维度进行。
常见的视频分割方法包括基于关键帧提取的视频分割、基于内容相似度的视频分割等。
基于特征抽取的视频目标检测方法与实现指南
基于特征抽取的视频目标检测方法与实现指南近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，视频目标检测成为了计算机视觉领域的热门研究方向。
视频目标检测的目标是从连续的视频序列中准确地检测和跟踪出感兴趣的目标物体。
本文将介绍一种基于特征抽取的视频目标检测方法，并提供一个实现指南。
一、背景介绍随着视频数据的快速增长，如何高效地从视频中提取有用的信息成为了一个挑战。
传统的视频目标检测方法通常基于图像处理技术，将视频分解为一系列静态图像进行处理。
然而，这种方法无法捕捉到目标在时间维度上的变化信息。
因此，基于特征抽取的视频目标检测方法应运而生。
二、特征抽取方法特征抽取是视频目标检测的核心步骤之一。
在视频中，目标物体的外观和形状可能会随时间变化。
为了准确地捕捉目标的特征，可以采用以下方法：1. 光流法光流法是一种常用的特征抽取方法，它通过分析连续帧之间的像素变化来估计目标的运动。
通过计算光流向量，可以获得目标物体在图像上的运动轨迹，从而实现目标的跟踪。
2. 卷积神经网络（CNN）CNN是一种深度学习模型，已在图像处理领域取得了显著的成果。
在视频目标检测中，可以将CNN应用于每一帧图像，提取图像的特征表示。
通过将连续帧的特征进行比较和匹配，可以实现目标的检测和跟踪。
三、实现指南下面将提供一个基于特征抽取的视频目标检测方法的实现指南，以帮助读者更好地理解和应用该方法。
1. 数据集准备首先，需要准备一个包含视频序列和相应标注信息的数据集。
可以选择公开的视频数据集，如ImageNet VID、YouTube-8M等。
确保数据集中的视频涵盖了各种场景和目标类别。
2. 特征提取使用合适的特征提取方法，如光流法或CNN，对视频序列中的每一帧进行特征提取。
光流法可以使用开源库如OpenCV进行实现，而CNN可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch进行实现。
3. 目标检测和跟踪通过比较和匹配连续帧的特征，可以实现目标的检测和跟踪。
基于特征提取的视频预处理方法
基于特征提取的视频预处理方法随着大量视频数据的产生和互联网的普及，视频处理技术日益受到重视。
在视频预处理中，特征提取是一项重要的技术，能够有效地提取出视频中的有用信息，为后续的分析和应用奠定基础。
在视频特征提取的方法方面，目前主要有两种：一种是基于传统视觉特征提取的方法，另一种则是基于深度学习的方法。
1.传统视觉特征提取方法这种方法主要是利用计算机视觉中已有的图像处理技术，通过提取图像的灰度、颜色、纹理、边缘等信息来提取视频的特征。
常见的特征包括HOG、SIFT、SURF等。
例如，通过使用HOG（Histograms of Oriented Gradients）算法对图像进行特征提取，能够提取出图像中的边缘、纹理、方向等特征，从而为后续的分类、目标检测等任务提供基础。
2.基于深度学习的方法这种方法利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）等深度学习模型进行特征提取。
深度学习模型通过学习大量的视频数据，自动学习到视频中的特征。
这种方法不需要手动提取特征，提取的特征往往更加细致、准确，能够更好地反映视频的内容，因此在一些视觉任务中表现出了较好的性能。
二、视频特征提取的应用1.视频分类视频分类是指将视频按照不同的类别进行分类的任务。
通过将视频的特征提取出来，然后利用分类器对特征进行分类，就可以将视频进行分类。
例如，通过提取视频的颜色、纹理、运动等特征，就可以将视频分类为不同的类型，如动作片、喜剧片等。
2.目标检测目标检测是指在视频中检测出特定的目标，如人、车等。
通过对视频中的特征进行提取，然后对特征进行检测，就可以达到检测目标的效果。
例如，利用CNN网络对视频中的人进行检测，就可以准确地检测出视频中的人。
3.视频推荐视频推荐是指根据用户的兴趣和喜好，为用户推荐感兴趣的视频。
通过对用户的历史行为、社交网络等信息进行分析，将这些信息与视频的特征结合起来，按照用户的喜好进行视频推荐。
基于特征提取的视频预处理方法9篇
基于特征提取的视频预处理方法9篇第1篇示例：随着现代科技的不断发展，视频在人们的生活中起着越来越重要的作用。
视频数据量庞大，有时需要进行预处理才能更好地应用于各种领域。
基于特征提取的视频预处理方法是一种有效的处理方式，可以帮助提取视频中的有用信息，提高视频的质量和处理效率。
特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性的特征，用来描述数据的重要属性。
在视频预处理中，特征提取是一项至关重要的工作。
通过提取视频中的特征，我们可以更好地理解视频内容，分析视频中的信息，实现各种视频处理任务。
基于特征提取的视频预处理方法主要包括以下几个步骤：1.视频采集：首先需要采集视频数据，获取原始视频文件。
2.视频解码：将视频文件进行解码，将视频数据转换成可以处理的数据格式。
3.特征提取：利用各种特征提取方法从视频数据中提取出有用的特征。
常用的特征包括颜色特征、纹理特征、运动特征等。
4.特征选择：在提取出各种特征后，需要进行特征选择，挑选出对当前任务最有用的特征。
5.特征融合：将选取的特征进行融合，得到最终的特征表示。
6.视频预处理：根据提取出的特征对视频进行预处理，如去除噪声、增强视频质量等。
基于特征提取的视频预处理方法在各种领域都有着广泛的应用。
在视频内容分析领域，可以通过提取视频中的特征来实现视频内容的自动识别、分类和检索。
在视频编辑领域，可以通过特征提取来实现视频的剪辑、美化和合成。
在视频监控领域，可以通过提取视频中的特征来实现目标检测、行为分析和异常检测。
除了以上应用，基于特征提取的视频预处理方法还可以在医学影像分析、智能交通系统、虚拟现实等领域发挥重要作用。
通过提取视频中的特征，可以更好地理解视频数据，挖掘数据潜在的信息，为各种应用提供有力支持。
第2篇示例：随着人工智能和大数据技术的快速发展，视频数据在各个领域的应用越来越广泛。
视频数据的巨大量和复杂性给存储、传输和处理带来了巨大挑战。
为了更好地利用视频数据，预处理是非常关键的一步。
基于特征提取的视频预处理方法
基于特征提取的视频预处理方法基于特征提取的视频预处理方法是视频处理领域中的一种重要技术，其目的是通过提取视频中的特征信息，对视频进行预处理，以便后续的视频处理任务可以更加高效地进行。
下面将详细介绍基于特征提取的视频预处理方法。
我们需要明确视频的特征是指视频中的一些抽象特征，比如颜色、纹理、形状、动作等。
这些特征能够描述视频的特性，进而可以用于识别、分类、跟踪等视频处理任务。
1. 视频采样：从视频中提取关键帧作为预处理的对象。
关键帧是表示视频中重要内容的静态图像，通过选取关键帧进行处理能够减少计算量和存储空间。
2. 特征提取：对选定的关键帧进行特征提取。
特征提取可以使用传统的计算机视觉算法，如颜色直方图、纹理特征、边缘检测等，也可以使用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）提取特征。
3. 特征选择：从提取的特征中选择最具有代表性和区分度的特征子集。
特征选择的目的是减少特征维度，去除冗余和噪声特征，提高后续处理任务的效果。
4. 特征归一化：对提取的特征进行归一化处理，使得不同特征具有统一的量纲和分布。
常见的特征归一化方法包括线性缩放、均值方差归一化等。
5. 特征降维：对提取的特征进行降维处理，减少特征维度和计算复杂度。
常见的特征降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
基于特征提取的视频预处理方法能够提取视频中的有价值信息，减少冗余和噪声，从而提高后续处理任务的效果。
在视频分类任务中，通过提取视频关键帧的颜色和纹理特征，可以对视频进行快速准确的分类。
在视频跟踪任务中，通过提取视频中物体的形状和运动特征，可以实现对物体的精确定位和跟踪。
基于深度学习的视频特征抽取方法研究
基于深度学习的视频特征抽取方法研究随着互联网的迅速发展和智能手机的普及，视频成为人们获取信息和娱乐的主要方式之一。
然而，视频数据的规模庞大且复杂，如何从中提取有用的特征成为了一个关键问题。
深度学习作为一种强大的机器学习技术，被广泛应用于视频特征抽取中。
深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经网络结构来学习数据的特征表示。
在视频特征抽取中，深度学习可以从视频中提取出丰富的语义信息，如物体、动作和场景等。
下面将介绍几种基于深度学习的视频特征抽取方法。
首先，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种最常用的深度学习模型。
CNN通过多层卷积和池化操作来提取图像和视频的局部特征，并通过全连接层将这些特征组合起来进行分类或回归。
在视频特征抽取中，CNN可以应用于每一帧图像，然后将每一帧的特征进行时序建模，得到视频的整体特征表示。
其次，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种适用于序列数据的深度学习模型。
在视频特征抽取中，RNN可以对视频的帧序列进行建模，捕捉到视频中的时序信息。
常见的RNN模型有长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们可以有效地处理长序列数据，并具有记忆和遗忘机制。
此外，注意力机制（Attention Mechanism）是一种能够在深度学习模型中自动学习权重的方法。
在视频特征抽取中，注意力机制可以用来选择关键帧或关键片段，从而提取出视频的重要特征。
通过引入注意力机制，可以提高视频特征的表达能力和准确性。
除了上述方法，还有一些其他的深度学习模型和技术被应用于视频特征抽取中，如生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）和迁移学习（Transfer Learning）。
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【 键 词 】 测 试 序 列 ；熵 ； 交流 能 量 ； 谱 熵 ；运 动 矢 量 ； 图像 质 量 评 价 关 【 图 分 类 号 】Ｔ ９ ９６ 中 Ｎ ４． 【 献 标 识 码 】Ａ 文
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8个高清序列的简介序列特性branch树枝细密镜头由远及近维fire镜头基本崮定火苗随机晃动序列的前半部分场景如图2c所示后半部分场景变换ark8序列中有镜头的切换leaves镜头基本固定树叶随风晃动sprinkwhale镜头跟随海豚的游动海豚自j两次较大的跳起flower花朵色彩鲜艳序列中问部分有镜头较快的平移hubor海港的远景镜头缓慢平移8个高清序列的特征值下面以branch和market序列的部分特征值进行具体分析
Ｗ ＡＮＧ ｉ ｈｏ ｇ， Ｊ ＡＮＧ Ｘｉ － ａ Ｗ ＡＮＧ Ｃａ － ｎ Ｉ ｕ ｈｕ ， Ｙｕ— ｉ ｘａ
（ｃｏ ｌｏ ｆｒ ａｉ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｃ ｍｍ ｎｃｔ ｎ Ｕ ｉｅｓ ｙｏ ｈｎ ，Ｂ Ｏｎ ０ ０４，Ｃ ｉ ） Ｓｈ ｏ ｆＩ ｏｍ ｔ ｎ Ｅ ｇｎｅｉ ｏ ｕ ｉ ｉ ｎｖｒｉ ｆ Ｃ ｉａ ｅ＇ ｇ １０ ２ ｎ ｏ ｎ ａｏ ｔ ｉ ｈｎ ａ
（ 国传 媒 大 学 信 息 工 程 学 院 ，北 京 １ ０ ２ ） 中 ０ ０ ４
・
论文・
【 摘 要】研 究并提 出了一种基于视频 统计特征挑 选测试序 列的方法 。实验证 明， 此方 法可 以为有损压 缩编码 图像 质量评价 时挑
选 测 试 序 列提 供 可 靠 的 依 据 ， 主 观 挑 选 有 较 好 的 一 致 性 。 与
１ 引 言
随 着 数 字 电视 技 术 和 多 媒 体 技 术 的发 展 ，视 频 压 缩
主观判断来挑选 序列 ， 具有一定 的局 限性 ： １ ）在较大的素材库 中挑选 测试序列时 ， 由于视觉 疲 劳可能挑选不 出合适序 列 ， 且要 反复 比较 ， 工作 量很 大。
２ ）人 眼 挑 选 测 试 序 列 往 往 带有 主 观 感 情 色 彩 ， 价 评
组测试序 列。 ２１ 统 计 特 征 的 选 取 ．
测试序列 的挑选通 常要 根据 以下两个条件 ： １ ）单个测试序列要符合单项 测试 目的。例 如 ， 静止
ｃ ｎ ｐ ｏ ｉｅ ａ ｒ ｌ ｂ ｅ ａ ｉ ｎ ｃ ｏ ｓｎ ｅ ｔ ｓ ｑ ｅ ｃ ｓ ｎ ｕ ｌ ｙ ｅ ａ ｕ ｔ ｎ ｆ ｌ ｓｙ ｃ ｍｐ ｅ ｓ ｎ ｃ ｄ ｎ ｍａ ｅ ａ ｄ ｏ ｔ ｉ ｏ ｄ ａ ｒｖｄ ｅｉ ｌ ａ ｂ ｓ ｏ ｈ ｏ ｉ ｇ ｔ ｓ ｅ ｕ ｎ ｅ ｉ ｑ ａ ｉ ｖ ｌ ａ ｉ ｏ ｏ ｓ ｏ ｒ ｓ ｉ ｏ ｉ ｇ ｉ ｇ ｓ ｎ ｂａ ｎ ｇ ｏ ｓ ｔ ｏ ｏ
维普资讯
Ｓａ ａ・ ｔｍｌｌ Ｗｓｉ． ＆ ｔ ｒ ‘ ．
文 章 编 号 ：０ ２ ８ ９ （ ０ ８ ０ － ０ ７ ０ １０ — ６ ２ ２０ ）６ ０ ７虹 ，姜 秀华 ，王 玉 霞
不 过 分” 一。通 常 认 为 正 常拍 摄 的 视频 画 面 （ 人 为 制 作 ０ 非
因此 挑 选 符 合 测 试 要 求 的 测 试 序 列 也 就 更 为 关 键 。
的测试信号 ） 都是不过分 的。一 般来说 ， 一个视频序列 在
某 一个特 性上 （ 如复杂度 ） 具有 较大 的特 征值 ， 而该特 征 又与测试 目的相关 ， 就说 明该 序列适合作为测试序列 。 因 而在挑选测试序列时 ，可以首 先对序列进行统计特征 的 计算 ， 然后 按特征 值进行排 序 ， 挑选 特征值 较大 的序列 ， 以此作 为对序列 的初选 ， 再配合 主观的感觉 ， 最终确定一
试 要 求 ， 可 能 导 致 最 终 的 评 价 结 果 不 准 确 。 其 是 对 视 就 尤
频 压 缩 编 码 系统 ， 图像 质 量 很 大 程 度 上 依 赖 于 图 像 内容 ，
２ 统 计特 征 的选 取 及 算 法 实 现
在主客观评价实验 中 ， 要求 序列必须是严格 的 ， 又 但
标 准不一 。 鉴于 以上 问题 ， 笔者参考有 关标准［ ３ １ 提到 的特征并进 行 调整和改进 ，提 出了一种基 于序列的统计特征挑选 测 试 序列的方法 。 过分析序列的统计特征 ， 通 可以判别 出序 列 的特性 ， 从而给挑选测 试序列 提供可靠 的依据 。
序列都是基本并且 重要 的一步 。测试序列 如果不 符合测
【 ｓｒｃ 】Ａ ｍｅ ｏ ｆｃ ｏｓ ｇ ｔ ｔｍａ ｒ ｌ ｂ ｓｄ ｏ ｉｅ ｔｔｔ ｓｉ ｐｅｅｔｄ ｘ ｅ ｍｅｔ ｅｕ ｓｓｏ ｈｔｔｉ ｍ ｔｏ Ａｂｔａｔ ｔ ｄ ｏ ｈ ｏｉ ｅ ｔ ａｓ ａｅ ｎ ｖ ｏ ｓ ｉ ｉ ｓ ｒ ｎｅ ．Ｅ ｐ ｒ ｎａ ｒｓｌ ｈ ｗ ｔａ ｈｓ ｅｈｄ ｈ ｎ ｓ ｅ ｉ ｄ ａ ｓｃ ｓ ｉ ｌ ｔ
编码技术得 到了广 泛地应用 ，然而压缩编码 也给 图像带 来 了一定 的损伤 。传 统的信号测量方法不适 于测量数字
视 频 的损 伤 ， 要 对 图像 质 量 进 行 主观 和 客 观 评 价 。 需 主观 评 价 是 直 接 利 用 观 察 者 对 被 测 系 统 图像 的 主 观 反 映 来 确 定系 统性能 的一种测试ｔ １ 。客 观 评 价 方 法 是 利 用 数 学 模 型 评 价 图像 质 量 。 ， 无 论 图像 质 量 的 主观 评 价 还 是 客 观 评 价 ，挑 选 测 试