一种基于多特征融合的互联网视频作者身份识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710762954.X
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06T7/11;G06T7/194;G06T7/246;G06T7/73
申请日期：
2017-08-30
申请人：
中国人民解放军国防科技大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	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	申请日期	2017-08-30
法律状态	授权	申报国家	暂无
公开/公告日	2017-12-26	公开/公告号	CN107516084A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;T;7;/;1;9;4;;;G;0;6;T;7;/;2;4;6;;;G;0;6;T;7;/;7;3查看分类表>
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号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国人民解放军国防科技大学	当前权利人	中国人民解放军国防科技大学
发明人	郭金林;陈立栋;白亮;老松杨
代理机构	北京中济纬天专利代理有限公司	代理人	陆薇薇

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。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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