一種連續(xù)記錄視頻、影像的內(nèi)容識別方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻識別方法，尤其是一種適用于連續(xù)記錄視頻、影像的內(nèi)容識別方法。
【背景技術】
[0002]隨著智能穿戴技術的發(fā)展，人們通過智能穿戴設備獲取的視頻也越來越多，在觀看這些記錄視頻時，需要對視頻進行搜索，對視頻的搜索通常需要對視頻進行識別。
[0003]在對視頻進行識別時，通常是利用單純的視頻場景分割方法來進行識別，或單純的人臉識別，已經(jīng)有成熟的多種算法，然而依然在持續(xù)發(fā)展改善，識別準確率低、效率低，且現(xiàn)有的分析算法不能對連續(xù)的視頻進行不間斷的識別，無法給人們帶來方便。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了解決上述技術問題，本發(fā)明提供一種連續(xù)記錄視頻、影像的內(nèi)容識別方法，能夠更快捷準確地識別出視頻畫面中的場景特征與人臉特征。
[0005]為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采用的技術方案是:
一種連續(xù)記錄視頻、影像的內(nèi)容識別方法，該方法包括，
從連續(xù)實時視頻中獲取視頻片段；
根據(jù)所述視頻片段進行畫面分割生成畫面片段；
對所述畫面片段提取特征信息，根據(jù)提取的特征信息進行至少包括場景識別和人臉識別的識別處理，分類得到相應的內(nèi)容片段并進行標記；
根據(jù)所述標記的內(nèi)容片段確定所對應的視頻片段并進行識別標記。
[0006]從經(jīng)過分割的畫面片段中提取圖像的特征信息進行識別，能有效降低識別判斷的出錯率，且能夠同時對場景和人臉進行識別處理，處理過程更高效。
[0007]優(yōu)選的，從連續(xù)實時視頻中獲取視頻片段的具體方法，包括:
對連續(xù)實時視頻進行等時間間隔提取N個關鍵幀，對于連續(xù)實時視頻中除提取的N個關鍵幀之外的視頻幀，相鄰關鍵幀之間的視頻幀以中心位置的視頻幀為代表，定義為中心幀；
將各中心幀與相近的關鍵幀分別進行對比確定相似度；
選取與關鍵幀相似度最低的中心幀，以該中心幀所對應的視頻幀作為提取的視頻片段。
[0008]上述的視頻片段進行畫面分割生成畫面片段的過程是依據(jù)對畫面內(nèi)容的變化情況進行判斷；
若判斷畫面的特征信息出現(xiàn)顯著的差異，則確定該畫面內(nèi)容變化的位置作為分割點，完成畫面分割；
若判斷畫面的特征信息持續(xù)出現(xiàn)相同的內(nèi)容，則確定該畫面內(nèi)容連續(xù)不變化，輸出該畫面內(nèi)容為畫面片段。
[0009]在對畫面內(nèi)容的變化情況進行判斷時，還結合由智能穿戴設備獲取的用戶的生理數(shù)據(jù)和位置信息進行比對，通過對所述特征信息的檢測，判斷分析用戶視頻內(nèi)容的行為。
[0010]在所述視頻片段完成畫面分割生成畫面片段后，建立片段文件，將生成的畫面片段保存在該片段文件中，具體地，將片段文件按標記順序命名區(qū)分開來，便于快速查找。
[0011]上述方法中，所述畫面的特征信息包括畫面的亮度、畫面的對比度、場景特征、人臉圖像中的至少一種。
[0012]該方法中，所述場景識別過程包括，根據(jù)從畫面片段中提取的特征信息進行場景分析運算，結合通過位置傳感器獲取的位置信息來判斷用戶所處的場景，并建立場景數(shù)據(jù)表進行記錄，當下一次從連續(xù)實時視頻中檢測到相同的特征信息時，直接從場景數(shù)據(jù)表中提取相應的位置信息。
[0013]該方法中，所述人臉識別過程包括，根據(jù)從畫面片段中提取人臉圖像進行人臉分析運算，從人臉圖像中提取關鍵點；根據(jù)所述關鍵點對所述人臉圖像進行校正，得到校正后的人臉圖像和校正后的關鍵點；對所述校正后的人臉圖像進行特征提取，得到特征點數(shù)據(jù)集合；在所述特征點數(shù)據(jù)集合中獲取所述校正后的關鍵點所在關鍵區(qū)域內(nèi)的特征點數(shù)據(jù)，將所述關鍵區(qū)域內(nèi)的特征點數(shù)據(jù)組合成特征向量；根據(jù)所述特征向量進行人臉識別，并進行記錄。
[0014]根據(jù)所述場景識別和人臉識別建立社交指數(shù)因子表，用于記錄任意兩個人臉之間的因子數(shù)值，代表兩個人的關系親密度，建立社交指數(shù)因子表的過程包括，獲取所述兩個人之間的人物特性，根據(jù)所述兩個人臉之間的距離和相應的距離加權系數(shù)，得到所述兩個人臉之間的關系指數(shù)；利用所述兩個人臉之間的關系指數(shù)，判斷所述兩個人臉的社交關系親密度；其中，所述人物特性包括人物的性別、年齡、種族、衣服、眼鏡信息、人臉在圖片中的位置、圖片的拍攝時間和連拍信息中的任意一個或任意多個組合。
[0015]該方法中，所述連續(xù)實時視頻通過智能穿戴設備進行記錄獲取，該內(nèi)容識別方法的處理過程在智能穿戴設備上完成，或者通過智能穿戴設備將連續(xù)實時視頻上傳至云端服務器，再由云端服務器對連續(xù)實時視頻進行內(nèi)容識別處理。
[0016]本發(fā)明的有益效果:該識別方法中，首先從連續(xù)實時視頻中獲取視頻片段，然后將視頻片段進行畫面分割并提取特征信息，根據(jù)提取的特征信息同時實現(xiàn)對場景和人臉進行識別處理，能夠避免非場景特征和人臉特征的干擾，有效提高識別判斷的準確率，識別后的視頻片段進行標記，即記錄下用戶的日常活動、場景等內(nèi)容，便于后續(xù)大數(shù)據(jù)的維護，通過智能識別能夠幫助用戶拓展社會關系。
【附圖說明】
[0017]下面結合附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】做進一步的說明。
[0018]圖1是本發(fā)明的連續(xù)實時視頻內(nèi)容識別方法的流程圖；
圖2是本發(fā)明中場景識別的流程圖；
圖3是本發(fā)明中人臉識別的流程圖；
圖4是本發(fā)明中社交指數(shù)因子表的實施例。
【具體實施方式】
[0019]參照圖1-3，本發(fā)明提供的一種連續(xù)記錄視頻、影像的內(nèi)容識別方法，該方法包括，從連續(xù)實時視頻中獲取視頻片段；根據(jù)所述視頻片段進行畫面分割生成畫面片段；對所述畫面片段提取特征信息，根據(jù)提取的特征信息進行至少包括場景識別和人臉識別的識別處理，分類得到相應的內(nèi)容片段并進行標記；根據(jù)所述標記的內(nèi)容片段確定所對應的視頻片段并進行識別標記。
[0020]上述的方法步驟中，從連續(xù)實時視頻中獲取視頻片段的具體方法，包括對連續(xù)實時視頻進彳丁等時間間隔提取N個關鍵幀，對于連續(xù)實時視頻中除提取的N個關鍵幀之外的視頻幀，相鄰關鍵幀之間的視頻幀以中心位置的視頻幀為代表，定義為中心幀；將各中心幀與相近的關鍵幀分別進行對比確定相似度；選取與關鍵幀相似度最低的中心幀，以該中心幀所對應的視頻幀作為提取的視頻片段，從而完成視頻片段的提取，即實現(xiàn)將連續(xù)實時視頻轉(zhuǎn)化為視頻片段形式進行識別，有利于提高后續(xù)識別判斷的準確度。
[0021]該方法步驟中，視頻片段進行畫面分割生成畫面片段的過程是依據(jù)對畫面內(nèi)容的變化情況進行判斷，即對畫面內(nèi)容變化的持續(xù)識別；若判斷畫面的特征信息出現(xiàn)顯著的差異，則確定該畫面內(nèi)容變化的位置作為分割點，完成畫面分割；若判斷畫面的特征信息持續(xù)出現(xiàn)相同的內(nèi)容，則確定該畫面內(nèi)容連續(xù)不變化，輸出該畫面內(nèi)容為畫面片段，即在重復畫面內(nèi)容中選取其中之一的畫面為輸出的畫面片段，該畫面分割過程是基于視頻分割算法管理器調(diào)用多重分割算法進行畫面分割，其中分割過程選擇精準度較高的視頻片段進行分割。
[0022]在所述視頻片段完成畫面分割生成畫面片段后，建立片段文件，將生成的畫面片段進行標記并保存在片段文件中，具體地，將片段文件按標記順序命名區(qū)分開來，便于后續(xù)用戶進行快速查找。
[0023]上述方法中，采用的畫面的特征信息包括畫面的亮度、畫面的對比度、場景特征、人臉圖像中的至少一種。
[0024]其中，所述場景識別過程包括，根據(jù)從畫面片段中提取的特征信息進行場景分析運算，結合通過位置傳感器獲取的位置信息來判斷用戶所處的場景，并建立場景數(shù)據(jù)表進行記錄，當下一次從連續(xù)實時視頻中檢測到相同的特征信息時，直接從場景數(shù)據(jù)表中提取相應的位置信息。對場景的識別，比如用戶在閱讀、用餐，行走、會議、交談、駕駛、坐車、跑步、踢球等，這些各類日常的活動，