本發(fā)明涉及視頻處理技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及鏡頭的檢測(cè)方法及裝置和廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新方法及裝置。
背景技術(shù):
在現(xiàn)代社會(huì)中網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越普及,越來(lái)越多的人們通過(guò)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)播觀看電視直播節(jié)目,由于電視直播節(jié)目中會(huì)插播大量的廣告,若將帶有廣告的電視直播節(jié)目放在網(wǎng)絡(luò)上供用戶(hù)觀看,影響用戶(hù)體驗(yàn),因此需要將電視直播節(jié)目中插播的廣告篩選出來(lái)。
現(xiàn)有技術(shù)采用主動(dòng)檢測(cè)方法,主動(dòng)檢測(cè)方法的原理是提取出節(jié)目直播視頻每一鏡頭的視覺(jué)特征,利用分類(lèi)器,根據(jù)廣告鏡頭區(qū)別于普通節(jié)目鏡頭的一些特點(diǎn)如,預(yù)設(shè)周期內(nèi)鏡頭切換率或者視頻幀顏色變化率,識(shí)別出廣告鏡頭。
應(yīng)用現(xiàn)有技術(shù),若廣告鏡頭在預(yù)設(shè)周期內(nèi)鏡頭的切換率接近普通節(jié)目的鏡頭切換率,或者廣告鏡頭在預(yù)設(shè)周期內(nèi)視頻幀顏色變化率接近普通節(jié)目的視頻幀顏色變化率,會(huì)導(dǎo)致誤檢的發(fā)生,進(jìn)而導(dǎo)致針對(duì)電視直播節(jié)目中廣告鏡頭檢測(cè)的準(zhǔn)確率較低。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)目的在于提供一種鏡頭的檢測(cè)方法及裝置,以提高針對(duì)電視直播節(jié)目中廣告鏡頭檢測(cè)的準(zhǔn)確率;另一個(gè)目的在于提供一種廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新方法及裝置,以使廣告數(shù)據(jù)庫(kù)更新更全面。具體技術(shù)方案如下:
為達(dá)到上述目的,本發(fā)明實(shí)施例提供了一種鏡頭的檢測(cè)方法,所述方法包括:
持續(xù)獲取節(jié)目直播視頻在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)鏡頭;
確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征;
根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值;
根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭所屬的各個(gè)頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,計(jì)算每一目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值;
將所述多個(gè)目標(biāo)鏡頭中,重復(fù)分?jǐn)?shù)值大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)鏡頭確定為廣告鏡頭。
可選的,在持續(xù)獲取節(jié)目直播視頻在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)鏡頭之前,所述方法還包括:
確定所述節(jié)目直播視頻的縱橫比;
所述更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,包括:
更新與所述節(jié)目直播視頻的縱橫比對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的,每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
可選的,所述確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征的步驟,包括:
針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,獲得該目標(biāo)鏡頭的至少一個(gè)關(guān)鍵幀;
根據(jù)預(yù)設(shè)坐標(biāo)確定出所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域;
對(duì)所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域進(jìn)行高斯濾波;
針對(duì)高斯濾波后的每一關(guān)鍵幀,將該關(guān)鍵幀均分為第一預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)子圖像,并針對(duì)所有子圖像進(jìn)行離散余弦變換;利用哈希算法,確定出離散余弦變換后的所有子圖像的哈希值;將所述所有子圖像的哈希值拼接成的序列確定為該關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征。
可選的,所述根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值的步驟,包括:
針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中查找與該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征相同的視覺(jué)特征,在該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征中超過(guò)第二預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)視覺(jué)特征命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,更新為所述分?jǐn)?shù)值的當(dāng)前值與預(yù)設(shè)數(shù)值之和;在該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征均沒(méi)有命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征加入到所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。
可選的,所述根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭所屬的各個(gè)頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,確定每一目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值,包括:
利用公式
s為目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值;k為頻道的數(shù)量;
為達(dá)到上述目的,本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新方法,所述方法包括:
持續(xù)獲取節(jié)目直播視頻在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)鏡頭;
確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征;
根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值;
根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭所屬的各個(gè)頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,計(jì)算每一目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值;
將所述多個(gè)目標(biāo)鏡頭中,重復(fù)分?jǐn)?shù)值大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)鏡頭確定為廣告鏡頭;
將被確定為廣告鏡頭的鏡頭的每一關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征加入到廣告數(shù)據(jù)庫(kù)中。
可選的,在持續(xù)獲取節(jié)目直播視頻在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)鏡頭之前,所述方法還包括:
確定所述節(jié)目直播視頻的縱橫比;
所述更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,包括:
更新與所述節(jié)目直播視頻的縱橫比對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的,每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
可選的,所述確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征的步驟,包括:
針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,獲得該目標(biāo)鏡頭的至少一個(gè)關(guān)鍵幀;
根據(jù)預(yù)設(shè)坐標(biāo)確定出所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域;
對(duì)所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域進(jìn)行高斯濾波;
針對(duì)高斯濾波后的每一關(guān)鍵幀,將該關(guān)鍵幀均分為第一預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)子圖像,并針對(duì)所有子圖像進(jìn)行離散余弦變換;利用哈希算法,確定出離散余弦變換后的所有子圖像的哈希值;將所述所有子圖像的哈希值拼接成的序列確定為該關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征。
可選的,所述根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值的步驟,包括:
針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中查找與該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征相同的視覺(jué)特征,在該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征中超過(guò)第二預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)視覺(jué)特征命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,更新為所述分?jǐn)?shù)值的當(dāng)前值與預(yù)設(shè)數(shù)值之和;在該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征均沒(méi)有命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征加入到所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。
可選的,所述根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭所屬的各個(gè)頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,確定每一目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值,包括:
利用公式
s為目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值;k為頻道的數(shù)量;
為達(dá)到上述目的,本發(fā)明實(shí)施例提供了一種鏡頭的裝置,所述裝置包括:獲取模塊、第一確定模塊、更新模塊、計(jì)算模塊和第二確定模塊,其中,
所述獲取模塊,用于持續(xù)獲取節(jié)目直播視頻在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)鏡頭;
所述第一確定模塊,用于確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征;
所述更新模塊,用于根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值;
所述計(jì)算模塊,用于根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭所屬的各個(gè)頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,計(jì)算每一目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值;
所述第二確定模塊,用于將所述多個(gè)目標(biāo)鏡頭中,重復(fù)分?jǐn)?shù)值大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)鏡頭確定為廣告鏡頭。
可選的,所述裝置還包括第三確定模塊,用于確定所述節(jié)目直播視頻的縱橫比;
所述更新模塊,具體用于:
更新與所述節(jié)目直播視頻的縱橫比對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的,每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
可選的,所述第一確定模塊,具體用于:
針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,獲得該目標(biāo)鏡頭的至少一個(gè)關(guān)鍵幀;
根據(jù)預(yù)設(shè)坐標(biāo)確定出所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域;
對(duì)所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域進(jìn)行高斯濾波;
針對(duì)高斯濾波后的每一關(guān)鍵幀,將該關(guān)鍵幀均分為第一預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)子圖像,并針對(duì)所有子圖像進(jìn)行離散余弦變換;利用哈希算法,確定出離散余弦變換后的所有子圖像的哈希值;將所述所有子圖像的哈希值拼接成的序列確定為該關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征。
可選的,所述更新模塊,具體用于:
針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中查找與該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征相同的視覺(jué)特征,在該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征中超過(guò)第二預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)視覺(jué)特征命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,更新為所述分?jǐn)?shù)值的當(dāng)前值與預(yù)設(shè)數(shù)值之和;在該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征均沒(méi)有命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征加入到所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。
可選的,所述計(jì)算模塊,具體用于:
利用公式
s為目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值;k為頻道的數(shù)量;
為達(dá)到上述目的,本發(fā)明實(shí)施例提供了一種廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新裝置,所述裝置包括:獲取模塊、第一確定模塊、更新模塊、計(jì)算模塊、第二確定模塊和添加模塊,其中,
所述獲取模塊,用于持續(xù)獲取節(jié)目直播視頻在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)鏡頭;
所述第一確定模塊,用于確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征;
所述更新模塊,用于根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值;
所述計(jì)算模塊,用于根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭所屬的各個(gè)頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,計(jì)算每一目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值;
所述第二確定模塊,用于將所述多個(gè)目標(biāo)鏡頭中,重復(fù)分?jǐn)?shù)值大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)鏡頭確定為廣告鏡頭;
所述添加模塊,用于將被確定為廣告鏡頭的鏡頭的每一關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征加入到廣告數(shù)據(jù)庫(kù)中。
可選的,所述裝置還包括第三確定模塊,用于確定所述節(jié)目直播視頻的縱橫比;
所述更新模塊,具體用于:
更新與所述節(jié)目直播視頻的縱橫比對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的,每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
可選的,所述第一確定模塊,具體用于:
針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,獲得該目標(biāo)鏡頭的至少一個(gè)關(guān)鍵幀;
根據(jù)預(yù)設(shè)坐標(biāo)確定出所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域;
對(duì)所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域進(jìn)行高斯濾波;
針對(duì)高斯濾波后的每一關(guān)鍵幀,將該關(guān)鍵幀均分為第一預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)子圖像,并針對(duì)所有子圖像進(jìn)行離散余弦變換;利用哈希算法,確定出離散余弦變換后的所有子圖像的哈希值;將所述所有子圖像的哈希值拼接成的序列確定為該關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征。
可選的,所述更新模塊,具體用于:
針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中查找與該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征相同的視覺(jué)特征,在該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征中超過(guò)第二預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)視覺(jué)特征命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,更新為所述分?jǐn)?shù)值的當(dāng)前值與預(yù)設(shè)數(shù)值之和;在該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征均沒(méi)有命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征加入到所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。
可選的,所述計(jì)算模塊,具體用于:
利用公式
s為目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值;k為頻道的數(shù)量;
本發(fā)明實(shí)施例提供的一種鏡頭的檢測(cè)方法及裝置,所述方法包括:持續(xù)獲取節(jié)目直播視頻在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)鏡頭;確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征;根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值;根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭所屬的各個(gè)頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,確定出每一目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值;將所述多個(gè)目標(biāo)鏡頭中,重復(fù)分?jǐn)?shù)值大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)鏡頭確定為廣告鏡頭。
應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例,根據(jù)廣告的重復(fù)特征檢測(cè)出廣告鏡頭,相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)利用鏡頭切換率或者視頻幀的顏色變化率來(lái)檢測(cè)廣告鏡頭,能夠極大降低對(duì)鏡頭切換率接近普通節(jié)目的廣告鏡頭,和視頻幀的顏色變化率接近普通節(jié)目的廣告鏡頭的誤檢率,可以使廣告鏡頭的檢測(cè)更加準(zhǔn)確,進(jìn)而提高了廣告鏡頭檢測(cè)的準(zhǔn)確率。
本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新方法及裝置,所述方法包括:持續(xù)獲取節(jié)目直播視頻在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)鏡頭;確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征;根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值;根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭所屬的各個(gè)頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,確定出每一目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值;將所述多個(gè)目標(biāo)鏡頭中,重復(fù)分?jǐn)?shù)值大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)鏡頭確定為廣告鏡頭;將被確定為廣告鏡頭的鏡頭的每一關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征加入到廣告數(shù)據(jù)庫(kù)中。
應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例,根據(jù)廣告的重復(fù)特征檢測(cè)出廣告鏡頭,相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)利用鏡頭切換率或者視頻幀的顏色變化率來(lái)檢測(cè)廣告鏡頭,能夠極大降低對(duì)鏡頭切換率接近普通節(jié)目的廣告鏡頭,和視頻幀的顏色變化率接近普通節(jié)目的廣告鏡頭的誤檢率,可以使廣告鏡頭的檢測(cè)更加準(zhǔn)確,進(jìn)而使廣告數(shù)據(jù)庫(kù)更加準(zhǔn)確。當(dāng)然,實(shí)施本發(fā)明的任一產(chǎn)品或方法必不一定需要同時(shí)達(dá)到以上所述的所有優(yōu)點(diǎn)。
附圖說(shuō)明
為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案,下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹,顯而易見(jiàn)地,下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例,對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講,在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下,還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的鏡頭的檢測(cè)方法的一種流程示意圖;
圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的鏡頭的檢測(cè)方法的另一種流程示意圖;
圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新方法的一種流程示意圖;
圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新方法的另一種流程示意圖;
圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的鏡頭的檢測(cè)裝置的一種結(jié)構(gòu)示意圖;
圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的鏡頭的檢測(cè)裝置的另一種結(jié)構(gòu)示意圖;
圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供的廣告數(shù)據(jù)的更新裝置的一種結(jié)構(gòu)示意圖;
圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的廣告數(shù)據(jù)的更新裝置的另一種結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施方式
下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖,對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例,而不是全部的實(shí)施例?;诒景l(fā)明中的實(shí)施例,本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例,都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
為解決現(xiàn)有技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明實(shí)施例提供了鏡頭的檢測(cè)方法及裝置和廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新方法及裝置,下面首先就一種鏡頭的檢測(cè)方法進(jìn)行說(shuō)明。
圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的鏡頭的檢測(cè)方法的一種流程示意圖,如圖1所示,該鏡頭的檢測(cè)方法可以包括:
s101:持續(xù)獲取節(jié)目直播視頻在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)鏡頭。
其中,預(yù)設(shè)周期可以根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定,例如:預(yù)設(shè)周期可為24小時(shí)、36小時(shí)、48小時(shí),等等;類(lèi)似的,所獲取的節(jié)目直播視頻為至少兩個(gè)頻道的節(jié)目直播視頻,頻道的具體數(shù)量可以根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定,例如:5個(gè)頻道,10個(gè)頻道。示例性的,假設(shè)需要檢測(cè)10個(gè)頻道自00:00:00時(shí)刻到24:00:00時(shí)刻之間的24小時(shí)內(nèi)的含有的廣告鏡頭,在本步驟中以頻道1為例進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
持續(xù)獲取頻道1自00:00:00時(shí)刻到24:00:00時(shí)刻之間的24小時(shí)內(nèi)的所有鏡頭,獲取的所有鏡頭即為目標(biāo)鏡頭。假設(shè)獲取的目標(biāo)鏡頭a、b、c和d。
可以理解的是,視頻中所謂的鏡頭為視頻流中相似的視頻幀的聚類(lèi)。需要說(shuō)明的是,獲取節(jié)目直播視頻中包含的鏡頭為現(xiàn)有技術(shù),常用的有兩種,一種是比較復(fù)雜的基于小波變換的算法,另一種是較為簡(jiǎn)單的基于顏色直方圖的算法,這里不再贅述。
利用s101步驟中的方法對(duì)其他9個(gè)頻道進(jìn)行處理,獲取其他頻道自00:00:00時(shí)刻到24:00:00時(shí)刻之間的24小時(shí)內(nèi)的所有鏡頭。
s102:確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征。
由于廣告的重復(fù)特征較多,因此,在確定出至少一個(gè)目標(biāo)鏡頭后,可以確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征??蛇x地,在一種實(shí)現(xiàn)方式中,確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征的步驟,可以包括:
針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,獲得該目標(biāo)鏡頭的至少一個(gè)關(guān)鍵幀;根據(jù)預(yù)設(shè)坐標(biāo)確定出所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域;對(duì)所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域進(jìn)行高斯濾波;針對(duì)高斯濾波后的每一關(guān)鍵幀,將該關(guān)鍵幀均分為第一預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)子圖像,并針對(duì)所有子圖像進(jìn)行離散余弦變換;利用哈希算法,確定出離散余弦變換后的所有子圖像的哈希值;將所述所有子圖像的哈希值拼接成的序列確定為該關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征。其中,預(yù)設(shè)坐標(biāo)可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值設(shè)定,所述的有效區(qū)域?yàn)榇嬖趯?shí)質(zhì)圖像內(nèi)容的區(qū)域,例如:臺(tái)標(biāo)和/或字幕以外的區(qū)域。
本步驟中以目標(biāo)鏡頭a為例進(jìn)行說(shuō)明,提取關(guān)鍵幀的方法有多種,通常情況下,可以(e-s)/(n+1)為間隔抽取n幀作為目標(biāo)鏡頭的代表幀,其中,e為該鏡頭的結(jié)束幀對(duì)應(yīng)的時(shí)刻,s為該鏡頭的開(kāi)始幀對(duì)應(yīng)的時(shí)刻,n為抽取的代表幀的數(shù)量。假設(shè)獲得了目標(biāo)鏡頭a的5個(gè)關(guān)鍵幀a1、a2、a3、a4和a5:
為了清楚說(shuō)明對(duì)目標(biāo)鏡頭a包含的關(guān)鍵幀的處理方法,本步驟中以關(guān)鍵幀a2為例進(jìn)行說(shuō)明,為了避免不同頻道的臺(tái)標(biāo)或者字幕的干擾,針對(duì)關(guān)鍵幀a2,確定關(guān)鍵幀a2的有效區(qū)域。其中,確定有效區(qū)域的方法為,根據(jù)預(yù)設(shè)坐標(biāo)(x,y,roi_width,roi_height),將預(yù)設(shè)坐標(biāo)中包含的像素參加視覺(jué)特征的計(jì)算,其中(x,y)代表這個(gè)區(qū)域的起始點(diǎn),roi_width代表有效區(qū)域的長(zhǎng),roi_height代表這個(gè)有效區(qū)域的寬,得到的有效區(qū)域?yàn)閳D像a2-1;
將關(guān)鍵幀的有效區(qū)域圖像a2-1由rgb空間轉(zhuǎn)化為灰度空間,得到灰度圖像a2-2.再將得到的灰度圖像a2-2進(jìn)行高斯濾波,以去除灰度圖像中的噪聲干擾,得到高斯濾波后的圖像a2-3,再將圖像a2-3切分為第一預(yù)設(shè)數(shù)量4塊,得到圖像a2-3-1、a2-3-2、a2-3-3和a2-3-4。再將分別對(duì)圖像a2-3-1、a2-3-2、a2-3-3和a2-3-4進(jìn)行離散余弦變換,得到圖像a2-3-1、a2-3-2、a2-3-3和a2-3-4對(duì)應(yīng)的哈希值,將上述四個(gè)哈希值拼接起來(lái),得到的結(jié)果即為目標(biāo)鏡頭a包含的關(guān)鍵幀a2的視覺(jué)特征a2-視。
對(duì)于目標(biāo)鏡頭a包含的其他關(guān)鍵幀a1、a3、a4和a5,也按照處理s102步驟進(jìn)行處理,得到各個(gè)關(guān)鍵幀視覺(jué)特征a1-視、a3-視、a4-視和a5-視。
仍以提取到目標(biāo)鏡頭a、b、c和d為例,對(duì)于s101步驟中獲取的目標(biāo)鏡頭b、c和d,假設(shè)目標(biāo)鏡頭b、c和d中均包含五個(gè)關(guān)鍵幀,也按照s102步驟進(jìn)行處理得到各個(gè)鏡頭對(duì)應(yīng)的視覺(jué)特征b1-視、b2-視、b3-視、b4-視和b5-視;c1-視、c2-視、c3-視、c4-視和c5-視;d1-視、d2-視、d3-視、d4-視和d5-視。
需要說(shuō)明的是,不同目標(biāo)鏡頭包含的關(guān)鍵幀的數(shù)量可以不同,而且目標(biāo)鏡頭包含的關(guān)鍵幀的數(shù)量包括但不僅限于5個(gè)。另外,獲得目標(biāo)鏡頭的關(guān)鍵幀為現(xiàn)有技術(shù),這里不再贅述;類(lèi)似的,獲取關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征為現(xiàn)有技術(shù),這里不再贅述。并且,上述的確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征的具體實(shí)現(xiàn)方式僅僅作為示例,并不應(yīng)該構(gòu)成對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的限定。
s103:根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
可選地,在一種具體實(shí)現(xiàn)方式中,可以針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中查找與該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征相同的視覺(jué)特征,在該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征中超過(guò)第二預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)視覺(jué)特征命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,更新為所述分?jǐn)?shù)值的當(dāng)前值與預(yù)設(shè)數(shù)值之和;在該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征均沒(méi)有命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征加入到所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。
在實(shí)際應(yīng)用中,將鏡頭a對(duì)應(yīng)的視覺(jué)特征a1-視、a2-視、a3-視、a4-視和a5-視在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中查找與鏡頭a對(duì)應(yīng)的所有視覺(jué)特征相同的視覺(jué)特征,假設(shè)有3個(gè)視覺(jué)特征命中預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù),如果預(yù)設(shè)數(shù)量為2個(gè),命中預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量3大于第二預(yù)設(shè)數(shù)量2,則將頻道1針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值p(1a)更新為p(1a)的當(dāng)前值與預(yù)設(shè)數(shù)值之和。假設(shè)p(1a)的當(dāng)前值為15,預(yù)設(shè)數(shù)值為1,將頻道1針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值p(1a)更新為15+1=16。
在實(shí)際應(yīng)用中,假設(shè)鏡頭b包含的視覺(jué)特征b1-視、b2-視、b3-視、b4-視和b5-視,只有一個(gè)視覺(jué)特征命中預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù),命中預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量1小于第二預(yù)設(shè)數(shù)量2將鏡頭b包含的視覺(jué)特征b1-視、b2-視、b3-視、b4-視和b5-視加入到預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中,并將頻道1針對(duì)鏡頭b的分?jǐn)?shù)值p(1b)設(shè)定為零。
按照s103步驟,對(duì)鏡頭c和d進(jìn)行處理。
需要說(shuō)明的是,上述的根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值的具體實(shí)現(xiàn)方式,僅僅作為示例性說(shuō)明,并不應(yīng)該構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的限定。
s104:根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭所屬的各個(gè)頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,計(jì)算每一目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值。
可選地,在一種具體實(shí)現(xiàn)方式中,可以利用公式
在實(shí)際應(yīng)用中,按照s101至s103步驟對(duì)頻道1至頻道10包含的所有鏡頭進(jìn)行處理后,計(jì)算目標(biāo)鏡頭a、b、c和d的重復(fù)分?jǐn)?shù)值。
下面以目標(biāo)鏡頭a為例進(jìn)行說(shuō)明,如果頻道1的權(quán)重為0.1,頻道1針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為8;頻道2的權(quán)重為0.1,頻道1針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為7;頻道3的權(quán)重為0.1,頻道3針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為6;頻道4的權(quán)重為0.1,頻道4針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為9;頻道5的權(quán)重為0.1,頻道5針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為15;頻道6的權(quán)重為0.1,頻道6針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為18;頻道7的權(quán)重為0.1,頻道7針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為35;頻道8的權(quán)重為0.1,頻道8針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為4;頻道9的權(quán)重為0.05,頻道9針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為10;頻道10的權(quán)重為0.15,頻道10針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為8,按照如下公式計(jì)算10個(gè)頻道針對(duì)目標(biāo)鏡頭a的重復(fù)分?jǐn)?shù)值,其中i為10。
假設(shè)10個(gè)頻道針對(duì)目標(biāo)鏡頭b的重復(fù)分?jǐn)?shù)值為30.5、針對(duì)目標(biāo)鏡頭c的重復(fù)分?jǐn)?shù)值為12.7、針對(duì)目標(biāo)鏡頭d的重復(fù)分?jǐn)?shù)值為37.8。
s105:將所述多個(gè)目標(biāo)鏡頭中,重復(fù)分?jǐn)?shù)值大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)鏡頭確定為廣告鏡頭。
具體的,如果預(yù)設(shè)閾值為30,目標(biāo)鏡頭a和目標(biāo)鏡頭c的重復(fù)分?jǐn)?shù)值小于30,則將目標(biāo)鏡頭a和目標(biāo)鏡頭c確定為廣告鏡頭。
應(yīng)用本發(fā)明圖1所示實(shí)施例,根據(jù)廣告的重復(fù)特征檢測(cè)出廣告鏡頭,相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)利用鏡頭切換率或者視頻幀的顏色變化率來(lái)檢測(cè)廣告鏡頭,能夠極大降低對(duì)鏡頭切換率接近普通節(jié)目的廣告鏡頭,和視頻幀的顏色變化率接近普通節(jié)目的廣告鏡頭的誤檢率,可以使廣告鏡頭的檢測(cè)更加準(zhǔn)確,進(jìn)而提高了廣告鏡頭檢測(cè)的準(zhǔn)確率。
圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的鏡頭的檢測(cè)方法的另一種流程示意圖;如圖2所示,該鏡頭的檢測(cè)方法在圖1所示實(shí)施例的基礎(chǔ)上,在s101之前增加了s100:確定所述節(jié)目直播視頻的縱橫比;相應(yīng)的,本發(fā)明實(shí)施例的s103可以為s103a:更新與所述節(jié)目直播視頻的縱橫比對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的,每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
具體的,假設(shè)在s100步驟中獲得的頻道4的節(jié)目直播視頻的縱橫比為16:9,則在s103a步驟中,更新16:9對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的,頻道4針對(duì)目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
若假設(shè)在s100步驟中獲得的頻道5的節(jié)目直播視頻的縱橫比為4:3,則在s103a步驟中,更新4:3對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的,頻道5針對(duì)目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
需要強(qiáng)調(diào)的是,盡管圖2給出的實(shí)施例中確定所述節(jié)目直播視頻的縱橫比的步驟的實(shí)施在s101之前,但由于s103中利用縱橫比,因此,只要保證在s103之前實(shí)施確定所述節(jié)目直播視頻的縱橫比的步驟即可。
應(yīng)用本發(fā)明圖2所示實(shí)施例,將不同縱橫比的頻道分開(kāi)處理,避免了不同縱橫比的鏡頭對(duì)確定視覺(jué)特征過(guò)程的干擾,使廣告鏡頭的檢測(cè)更加準(zhǔn)確。
圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新方法的一種流程示意圖,如圖3所示,該廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新方法可以包括:
s301:持續(xù)獲取節(jié)目直播視頻在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)鏡頭。
其中,預(yù)設(shè)周期可以根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定,例如:預(yù)設(shè)周期可為24小時(shí)、36小時(shí)、48小時(shí),等等;類(lèi)似的,所獲取的節(jié)目直播視頻為至少兩個(gè)頻道的節(jié)目直播視頻,頻道的具體數(shù)量可以根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定,例如:5個(gè)頻道,10個(gè)頻道。示例性的,假設(shè)需要檢測(cè)10個(gè)頻道自00:00:00時(shí)刻到24:00:00時(shí)刻之間的24小時(shí)內(nèi)的含有的廣告鏡頭,在本步驟中以頻道1為例進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
持續(xù)獲取頻道1自00:00:00時(shí)刻到24:00:00時(shí)刻之間的24小時(shí)內(nèi)的所有鏡頭,獲取的所有鏡頭即為目標(biāo)鏡頭。假設(shè)獲取的目標(biāo)鏡頭a、b、c和d。
可以理解的是,視頻中所謂的鏡頭為視頻中相似視頻幀的聚類(lèi)。需要說(shuō)明的是,獲取節(jié)目直播視頻中包含的鏡頭為現(xiàn)有技術(shù),常用的有兩種,一種是比較復(fù)雜的基于小波變換的算法,另一種是較為簡(jiǎn)單的基于顏色直方圖的算法,這里不再贅述。
利用s101步驟中的方法對(duì)其他9個(gè)頻道進(jìn)行處理,獲取其他頻道自00:00:00時(shí)刻到24:00:00時(shí)刻之間的24小時(shí)內(nèi)的所有鏡頭。
s302:確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征。
由于廣告的重復(fù)特征較多,因此,在確定出至少一個(gè)目標(biāo)鏡頭后,可以確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征??蛇x地,在一種實(shí)現(xiàn)方式中,確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征的步驟,可以包括:
針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,獲得該目標(biāo)鏡頭的至少一個(gè)關(guān)鍵幀;根據(jù)預(yù)設(shè)坐標(biāo)確定出所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域;對(duì)所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域進(jìn)行高斯濾波;針對(duì)高斯濾波后的每一關(guān)鍵幀,將該關(guān)鍵幀均分為第一預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)子圖像,并針對(duì)所有子圖像進(jìn)行離散余弦變換;利用哈希算法,確定出離散余弦變換后的所有子圖像的哈希值;將所述所有子圖像的哈希值拼接成的序列確定為該關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征。其中,預(yù)設(shè)坐標(biāo)可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值設(shè)定,所述的有效區(qū)域?yàn)榇嬖趯?shí)質(zhì)圖像內(nèi)容的區(qū)域,例如:臺(tái)標(biāo)和/或字幕以外的區(qū)域。
本步驟中以目標(biāo)鏡頭a為例進(jìn)行說(shuō)明,提取關(guān)鍵幀的方法有多種,通常情況下,可以(e-s)/(n+1)為間隔抽取n幀作為目標(biāo)鏡頭的代表幀,其中,e為該鏡頭的結(jié)束幀對(duì)應(yīng)的時(shí)刻,s為該鏡頭的開(kāi)始幀對(duì)應(yīng)的時(shí)刻,n為抽取的代表幀的數(shù)量。假設(shè)獲得了目標(biāo)鏡頭a的5個(gè)關(guān)鍵幀a1、a2、a3、a4和a5。
為了清楚說(shuō)明對(duì)目標(biāo)鏡頭a包含的關(guān)鍵幀的處理方法,本步驟中以關(guān)鍵幀a2為例進(jìn)行說(shuō)明,為了避免不同頻道的臺(tái)標(biāo)或者字幕的干擾,針對(duì)關(guān)鍵幀a2,確定關(guān)鍵幀a2的有效區(qū)域。其中,確定有效區(qū)域的方法為,根據(jù)預(yù)設(shè)坐標(biāo)(x,y,roi_width,roi_height),將預(yù)設(shè)坐標(biāo)中包含的像素參加視覺(jué)特征的計(jì)算,其中(x,y)代表這個(gè)區(qū)域的起始點(diǎn),roi_width代表有效區(qū)域的長(zhǎng),roi_height代表這個(gè)有效區(qū)域的寬,得到的有效區(qū)域?yàn)閳D像a2-1;
將關(guān)鍵幀的有效區(qū)域圖像a2-1由rgb空間轉(zhuǎn)化為灰度空間,得到灰度圖像a2-2.再將得到的灰度圖像a2-2進(jìn)行高斯濾波,以去除灰度圖像中的噪聲干擾,得到高斯濾波后的圖像a2-3,再將圖像a2-3切分為第一預(yù)設(shè)數(shù)量4塊,得到圖像a2-3-1、a2-3-2、a2-3-3和a2-3-4。再將分別對(duì)圖像a2-3-1、a2-3-2、a2-3-3和a2-3-4進(jìn)行離散余弦變換,得到圖像a2-3-1、a2-3-2、a2-3-3和a2-3-4對(duì)應(yīng)的哈希值,將上述四個(gè)哈希值拼接起來(lái),得到的結(jié)果即為目標(biāo)鏡頭a包含的關(guān)鍵幀a2的視覺(jué)特征a2-視。
對(duì)于目標(biāo)鏡頭a包含的其他關(guān)鍵幀a1、a3、a4和a5,也按照處理s102步驟進(jìn)行處理,得到各個(gè)關(guān)鍵幀視覺(jué)特征a1-視、a3-視、a4-視和a5-視。
仍以提取到目標(biāo)鏡頭a、b、c和d為例,對(duì)于s101步驟中獲取的目標(biāo)鏡頭b、c和d,假設(shè)目標(biāo)鏡頭b、c和d中均包含五個(gè)關(guān)鍵幀,也按照s102步驟進(jìn)行處理得到各個(gè)鏡頭對(duì)應(yīng)的視覺(jué)特征b1-視、b2-視、b3-視、b4-視和b5-視;c1-視、c2-視、c3-視、c4-視和c5-視;d1-視、d2-視、d3-視、d4-視和d5-視。
需要說(shuō)明的是,不同目標(biāo)鏡頭包含的關(guān)鍵幀的數(shù)量可以不同,而且目標(biāo)鏡頭包含的關(guān)鍵幀的數(shù)量包括但不僅限于5個(gè)。另外,獲得目標(biāo)鏡頭的關(guān)鍵幀為現(xiàn)有技術(shù),這里不再贅述;類(lèi)似的,獲取關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征為現(xiàn)有技術(shù),這里不再贅述。并且,上述的確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征的具體實(shí)現(xiàn)方式僅僅作為示例,并不應(yīng)該構(gòu)成對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的限定。
s303:根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
可選的,在一種具體實(shí)施方式中,可以針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中查找與該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征相同的視覺(jué)特征,在該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征中超過(guò)第二預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)視覺(jué)特征命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,更新為所述分?jǐn)?shù)值的當(dāng)前值與預(yù)設(shè)數(shù)值之和;在該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征均沒(méi)有命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征加入到所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。
在實(shí)際應(yīng)用中,將鏡頭a對(duì)應(yīng)的視覺(jué)特征a1-視、a2-視、a3-視、a4-視和a5-視在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中查找與鏡頭a對(duì)應(yīng)的所有視覺(jué)特征相同的視覺(jué)特征,假設(shè)有3個(gè)視覺(jué)特征命中預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù),如果預(yù)設(shè)數(shù)量為2個(gè),命中預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量3大于第二預(yù)設(shè)數(shù)量2,則將頻道1針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值p(1a)更新為p(1a)的當(dāng)前值與預(yù)設(shè)數(shù)值之和。假設(shè)p(1a)的當(dāng)前值為15,預(yù)設(shè)數(shù)值為1,將頻道1針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值p(1a)更新為15+1=16。
在實(shí)際應(yīng)用中,假設(shè)鏡頭b包含的視覺(jué)特征b1-視、b2-視、b3-視、b4-視和b5-視,只有一個(gè)視覺(jué)特征命中預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù),命中預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量1小于第二預(yù)設(shè)數(shù)量2將鏡頭b包含的視覺(jué)特征b1-視、b2-視、b3-視、b4-視和b5-視加入到預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中,并將頻道1針對(duì)鏡頭b的分?jǐn)?shù)值p(1b)設(shè)定為零。
按照s303步驟,對(duì)鏡頭c和d進(jìn)行處理。
需要說(shuō)明的是,上述的根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值的具體實(shí)現(xiàn)方式,僅僅作為示例性說(shuō)明,并不應(yīng)該構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的限定。
s304:根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭所屬的各個(gè)頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,計(jì)算每一目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值。
可選地,在一種具體實(shí)現(xiàn)方式中,可以利用公式
在實(shí)際應(yīng)用中,按照s301至s303步驟對(duì)頻道1至頻道10包含的所有鏡頭進(jìn)行處理后,計(jì)算目標(biāo)鏡頭a、b、c和d的重復(fù)分?jǐn)?shù)值。
下面以目標(biāo)鏡頭a為例進(jìn)行說(shuō)明,如果頻道1的權(quán)重為0.1,頻道1針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為8;頻道2的權(quán)重為0.1,頻道1針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為7;頻道3的權(quán)重為0.1,頻道3針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為6;頻道4的權(quán)重為0.1,頻道4針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為9;頻道5的權(quán)重為0.1,頻道5針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為15;頻道6的權(quán)重為0.1,頻道6針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為18;頻道7的權(quán)重為0.1,頻道7針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為35;頻道8的權(quán)重為0.1,頻道8針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為4;頻道9的權(quán)重為0.05,頻道9針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為10;頻道10的權(quán)重為0.15,頻道10針對(duì)鏡頭a的分?jǐn)?shù)值為8,按照如下公式計(jì)算10個(gè)頻道針對(duì)目標(biāo)鏡頭a的重復(fù)分?jǐn)?shù)值,其中i為10。
假設(shè)10個(gè)頻道針對(duì)目標(biāo)鏡頭b的重復(fù)分?jǐn)?shù)值為30.5、針對(duì)目標(biāo)鏡頭c的重復(fù)分?jǐn)?shù)值為12.7、針對(duì)目標(biāo)鏡頭d的重復(fù)分?jǐn)?shù)值為37.8。
s305:將所述多個(gè)目標(biāo)鏡頭中,重復(fù)分?jǐn)?shù)值大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)鏡頭確定為廣告鏡頭。
具體的,如果預(yù)設(shè)閾值為30,目標(biāo)鏡頭a和目標(biāo)鏡頭c的重復(fù)分?jǐn)?shù)值小于30,則將目標(biāo)鏡頭a和目標(biāo)鏡頭c確定為廣告鏡頭。
s306:將被確定為廣告鏡頭的鏡頭的每一關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征加入到廣告數(shù)據(jù)庫(kù)中。
示例性的,在目標(biāo)鏡頭a和目標(biāo)鏡頭c為廣告鏡頭后,可以將目標(biāo)鏡頭a和目標(biāo)鏡頭c對(duì)應(yīng)的視覺(jué)特征加入到廣告數(shù)據(jù)庫(kù)中。
應(yīng)用本發(fā)明圖3所示實(shí)施例,根據(jù)廣告的重復(fù)特征檢測(cè)出廣告鏡頭,相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)利用鏡頭切換率或者視頻幀的顏色變化率來(lái)檢測(cè)廣告鏡頭,能夠極大降低鏡頭切換率接近普通節(jié)目的廣告鏡頭,和視頻幀的顏色變化率接近普通節(jié)目的廣告鏡頭的誤檢率,可以使廣告鏡頭的檢測(cè)更加準(zhǔn)確,進(jìn)而使廣告數(shù)據(jù)庫(kù)更加準(zhǔn)確。
圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新方法的另一種流程示意圖;如圖4所示,該廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新方法在圖3所示實(shí)施例的基礎(chǔ)上,在s301之前增加了s300:確定所述節(jié)目直播視頻的縱橫比;本發(fā)明實(shí)施例的s303可以為s303a:更新與所述節(jié)目直播視頻的縱橫比對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的,每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
具體的,假設(shè)在s300步驟中獲得的頻道4的節(jié)目直播視頻的縱橫比為16:9,則在s303a步驟中,更新16:9對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的,各個(gè)縱橫比為16:9的頻道針對(duì)頻道4包含的目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
若假設(shè)在s300步驟中獲得的頻道5的節(jié)目直播視頻的縱橫比為4:3,則在s303a步驟中,更新4:3對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的,各個(gè)縱橫比為4:3的頻道針對(duì)頻道5包含的目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
應(yīng)用本發(fā)明圖4所示實(shí)施例,將不同縱橫比的頻道分開(kāi)處理,避免了不同縱橫比的鏡頭對(duì)確定視覺(jué)特征過(guò)程的干擾,使廣告鏡頭的檢測(cè)更加準(zhǔn)確。
相應(yīng)于上述所提供的一種鏡頭的檢測(cè)方法,本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種鏡頭的檢測(cè)裝置。圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的鏡頭的檢測(cè)裝置的一種結(jié)構(gòu)示意圖,如圖5所示,所述裝置包括:獲取模塊501、第一確定模塊502、更新模塊503、計(jì)算模塊504和第二確定模塊505,其中,
獲取模塊501,用于持續(xù)獲取節(jié)目直播視頻在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)鏡頭。
第一確定模塊502,用于確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征。
更新模塊503,用于根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
計(jì)算模塊504,用于根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭所屬的各個(gè)頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,計(jì)算每一目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值。
第二確定模塊505,用于將所述多個(gè)目標(biāo)鏡頭中,重復(fù)分?jǐn)?shù)值大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)鏡頭確定為廣告鏡頭。
應(yīng)用本發(fā)明圖5所示實(shí)施例,根據(jù)廣告的重復(fù)特征檢測(cè)出廣告鏡頭,相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)利用鏡頭切換率或者視頻幀的顏色變化率來(lái)檢測(cè)廣告鏡頭,能夠極大降低對(duì)鏡頭切換率接近普通節(jié)目的廣告鏡頭,和視頻幀的顏色變化率接近普通節(jié)目的廣告鏡頭的誤檢率,可以使廣告鏡頭的檢測(cè)更加準(zhǔn)確,進(jìn)而提高了廣告鏡頭檢測(cè)的準(zhǔn)確率。
可選地,在一種具體實(shí)現(xiàn)方式中,所述第一確定模塊502,具體用于:針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,獲得該目標(biāo)鏡頭的至少一個(gè)關(guān)鍵幀;根據(jù)預(yù)設(shè)坐標(biāo)確定出所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域;對(duì)所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域進(jìn)行高斯濾波;針對(duì)高斯濾波后的每一關(guān)鍵幀,將該關(guān)鍵幀均分為第一預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)子圖像,并針對(duì)所有子圖像進(jìn)行離散余弦變換;利用哈希算法,確定出離散余弦變換后的所有子圖像的哈希值;將所述所有子圖像的哈希值拼接成的序列確定為該關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征。
可選地,在一種具體實(shí)現(xiàn)方式中,更新模塊503,具體用于:針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中查找與該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征相同的視覺(jué)特征,在該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征中超過(guò)第二預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)視覺(jué)特征命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,更新為所述分?jǐn)?shù)值的當(dāng)前值與預(yù)設(shè)數(shù)值之和;在該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征均沒(méi)有命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征加入到所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。
可選地,在一種具體實(shí)現(xiàn)方式中,計(jì)算模塊504,具體用于:利用公式
圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的鏡頭的檢測(cè)裝置的另一種結(jié)構(gòu)示意圖,圖6所示實(shí)施例在圖5所示實(shí)施例的基礎(chǔ)上增加了第三確定模塊500,用于確定所述節(jié)目直播視頻的縱橫比;
相應(yīng)的,更新模塊503,具體用于:更新與所述節(jié)目直播視頻的縱橫比對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的,每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
應(yīng)用本發(fā)明圖6所示實(shí)施例,將不同縱橫比的頻道分開(kāi)處理,避免了不同縱橫比的鏡頭對(duì)確定視覺(jué)特征過(guò)程的干擾,使廣告鏡頭的檢測(cè)更加準(zhǔn)確。
相應(yīng)于上述的廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新方法,本發(fā)明實(shí)施例還提供了廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新裝置。圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供的廣告數(shù)據(jù)庫(kù)的更新裝置的一種結(jié)構(gòu)示意圖,如圖7所示,所述裝置包括:獲取模塊701、第一確定模塊702、更新模塊703、計(jì)算模塊704、第二確定模塊705和添加模塊706,其中,
獲取模塊701,用于持續(xù)獲取節(jié)目直播視頻在預(yù)設(shè)周期內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)鏡頭。
第一確定模塊702,用于確定每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征。
更新模塊703,用于根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭中所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征,更新預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
計(jì)算模塊704,用于根據(jù)每一目標(biāo)鏡頭所屬的各個(gè)頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,計(jì)算每一目標(biāo)鏡頭的重復(fù)分?jǐn)?shù)值。
第二確定模塊705,用于將所述多個(gè)目標(biāo)鏡頭中,重復(fù)分?jǐn)?shù)值大于預(yù)設(shè)閾值的目標(biāo)鏡頭確定為廣告鏡頭。
添加模塊706,用于將被確定為廣告鏡頭的鏡頭的每一關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征加入到廣告數(shù)據(jù)庫(kù)中。
應(yīng)用本發(fā)明圖7所示實(shí)施例,根據(jù)廣告的重復(fù)特征檢測(cè)出廣告鏡頭,相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)利用鏡頭切換率或者視頻幀的顏色變化率來(lái)檢測(cè)廣告鏡頭,能夠極大降低對(duì)鏡頭切換率接近普通節(jié)目的廣告鏡頭,和視頻幀的顏色變化率接近普通節(jié)目的廣告鏡頭的誤檢率,可以使廣告鏡頭的檢測(cè)更加準(zhǔn)確,進(jìn)而提高了廣告鏡頭檢測(cè)的準(zhǔn)確率。
可選地,在一種具體實(shí)現(xiàn)方式中,所述第一確定模塊702,具體用于:針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,獲得該目標(biāo)鏡頭的至少一個(gè)關(guān)鍵幀;根據(jù)預(yù)設(shè)坐標(biāo)確定出所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域;對(duì)所述至少一個(gè)關(guān)鍵幀的有效區(qū)域進(jìn)行高斯濾波;針對(duì)高斯濾波后的每一關(guān)鍵幀,將該關(guān)鍵幀均分為第一預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)子圖像,并針對(duì)所有子圖像進(jìn)行離散余弦變換;利用哈希算法,確定出離散余弦變換后的所有子圖像的哈希值;將所述所有子圖像的哈希值拼接成的序列確定為該關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征。
可選地,在一種具體實(shí)現(xiàn)方式中,更新模塊703,具體用于:針對(duì)每一目標(biāo)鏡頭,在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中查找與該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征相同的視覺(jué)特征,在該目標(biāo)鏡頭所包含關(guān)鍵幀的視覺(jué)特征中超過(guò)第二預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)視覺(jué)特征命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值,更新為所述分?jǐn)?shù)值的當(dāng)前值與預(yù)設(shè)數(shù)值之和;在該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征均沒(méi)有命中所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,將該目標(biāo)鏡頭的所有視覺(jué)特征加入到所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。
可選地,在一種具體實(shí)現(xiàn)方式中,計(jì)算模塊504,具體用于:利用公式
圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的廣告數(shù)據(jù)的更新裝置的另一種結(jié)構(gòu)示意圖,如圖8所示,圖8所示實(shí)施例在圖7所示實(shí)施例的基礎(chǔ)上增加了第三確定模塊700,用于確定所述節(jié)目直播視頻的縱橫比。
更新模塊703,具體用于:更新與所述節(jié)目直播視頻的縱橫比對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的,每一目標(biāo)鏡頭所屬頻道針對(duì)該每一目標(biāo)鏡頭的分?jǐn)?shù)值。
應(yīng)用本發(fā)明圖8所示實(shí)施例,將不同縱橫比的頻道分開(kāi)處理,避免了不同縱橫比的鏡頭對(duì)確定視覺(jué)特征過(guò)程的干擾,使廣告鏡頭的檢測(cè)更加準(zhǔn)確。
需要說(shuō)明的是,在本文中,諸如第一和第二等之類(lèi)的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來(lái)將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開(kāi)來(lái),而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且,術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含,從而使得包括一系列要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素,而且還包括沒(méi)有明確列出的其他要素,或者是還包括為這種過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒(méi)有更多限制的情況下,由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。
本說(shuō)明書(shū)中的各個(gè)實(shí)施例均采用相關(guān)的方式描述,各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見(jiàn)即可,每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處。尤其,對(duì)于系統(tǒng)實(shí)施例而言,由于其基本相似于方法實(shí)施例,所以描述的比較簡(jiǎn)單,相關(guān)之處參見(jiàn)方法實(shí)施例的部分說(shuō)明即可。
以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已,并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等,均包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。