CN109214311B - 一种检测方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种检测方法和装置，其中，所述方法包括：获取目标视频数据，从所述目标视频数据中提取视频帧对，其中，所述视频帧对包括第一视频帧和第二视频帧，所述第一视频帧与第二视频帧相邻；针对每个视频帧对，对所述视频帧对中第一视频帧进行仿射变换得到第三视频帧；将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对的误差数据；依据各视频帧对的误差数据，确定所述目标视频数据是否是合成视频数据；从而能够实现自动对视频数据进行检测，提高了合成视频数据的效率。

Description

一种检测方法和装置
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种检测方法和装置。
背景技术
随着互联网技术的发展，各种视频平台层出不穷，用户可以通过视频平台观看视频，如观看录播视频如电视剧、电影、综艺、新闻等等，又如观看直播视频如赛事直播如世界杯直播的等。此外，用户还可以将录制的视频上传至视频平台，以与其他用户分享。
通常有用户用一些图片(如截图、照片等)合成视频，然后将图片合成的视频上传到视频平台，而大多数用户是不喜欢看到这种类视频的，这会降低用户的体验和视频平台的口碑；因此需要检测出这类视频，减少这类视频的推荐优先级或过滤这类视频，其中，现阶段均是通过人工审核的方式来检测这类视频，效率低。
发明内容
本发明实施例提供一种检测方法，以提高检测合成视频的效率。
相应的，本发明实施例还提供了一种检测装置，用以保证上述方法的实现及应用。
为了解决上述问题，本发明公开了一种检测方法，具体包括：获取目标视频数据，从所述目标视频数据中提取视频帧对，其中，所述视频帧对包括第一视频帧和第二视频帧，所述第一视频帧与第二视频帧相邻；针对每个视频帧对，对所述视频帧对中第一视频帧进行仿射变换得到第三视频帧；将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对的误差数据；依据各视频帧对的误差数据，确定所述目标视频数据是否是合成视频数据。
可选地，所述对所述视频帧对中第一视频帧进行仿射变换得到第三视频帧，包括：比对所述视频帧对中第一视频帧和第二视频帧，确定所述第一视频帧对应的仿射参数；依据所述仿射参数对所述第一视频帧进行仿射变换，得到第三视频帧。
可选地，所述比对所述视频帧对中第一视频帧和第二视频帧，确定所述第一视频帧对应的仿射参数，包括：提取所述视频帧对中第一视频帧对应的多个特征点，以及提取所述视频帧对中第二视频帧的多个特征点；将所述第一视频帧的特征点和第二视频帧的特征点进行匹配，查找匹配的特征点对；依据所述特征点对，确定所述第一视频帧对应的仿射参数。
可选地，所述将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对对应的误差数据，包括：计算所述第三视频帧与所述视频帧对中第二视频帧的均方误差值；将所述均方误差值作为所述视频帧对对应的误差数据。
可选地，所述依据各视频帧对的误差数据，确定目标视频数据是否是合成视频数据，包括：依据各视频帧对的误差数据，计算误差均值；若所述误差均值小于误差阈值，则确定所述目标视频数据是合成视频数据；若所述误差均值大于误差阈值，则确定所述目标视频数据不是合成视频数据。
本发明还公开了一种检测装置，具体包括：提取模块，用于获取目标视频数据，从所述目标视频数据中提取视频帧对，其中，所述视频帧对包括第一视频帧和第二视频帧，所述第一视频帧与第二视频帧相邻；变换模块，用于针对每个视频帧对，对所述视频帧对中第一视频帧进行仿射变换得到第三视频帧；比对模块，用于将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对的误差数据；确定模块，用于依据各视频帧对的误差数据，确定所述目标视频数据是否是合成视频数据。
可选地，所述变换模块包括：视频帧对比子模块，用于比对所述视频帧对中第一视频帧和第二视频帧，确定所述第一视频帧对应的仿射参数；视频帧变换子模块，用于依据所述仿射参数对所述第一视频帧进行仿射变换，得到第三视频帧。
可选地，所述视频帧变换子模块，具体用于提取所述视频帧对中第一视频帧对应的多个特征点，以及提取所述视频帧对中第二视频帧的多个特征点；将所述第一视频帧的特征点和第二视频帧的特征点进行匹配，查找匹配的特征点对；依据所述特征点对，确定所述第一视频帧对应的仿射参数。
可选地，所述比对模块，具体用于计算所述第三视频帧与所述视频帧对中第二视频帧的均方误差值；将所述均方误差值作为所述视频帧对对应的误差数据。
可选地，所述确定模块，具体用于依据各视频帧对的误差数据，计算误差均值；若所述误差均值小于误差阈值，则确定所述目标视频数据是合成视频数据；若所述误差均值大于误差阈值，则确定所述目标视频数据不是合成视频数据。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如本发明实施例所述的检测方法。
本发明实施例还提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如本发明实施例所述的检测方法。
与现有技术相比，本发明实施例包括以下优点：
本发明实施例中，可以获取目标视频数据并从所述目标视频数据中提取视频帧对，然后将所述视频帧对中第一视频帧进行仿射变换得到第三视频帧，再将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对的误差数据；由于合成视频数据中相邻两个视频帧的误差较小，而常规视频数据中相邻两个视频帧的误差较大，进而可以依据各视频帧对的误差数据，确定所述目标视频数据是否是合成视频数据，从而能够实现自动对视频数据进行检测，提高了合成视频数据的效率。
附图说明
图1是本发明的一种检测方法实施例的步骤流程图；
图2a是本发明实施例的视频帧对中第一视频帧的示意图；
图2b是本发明实施例的视频帧对中第二视频帧的示意图；
图2c是本发明实施例的第三视频帧的示意图；
图3是本发明的另一种检测方法实施例的步骤流程图；
图4是本发明的一种检测装置实施例的结构框图；
图5是本发明的另一种检测装置实施例的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明实施例中，可以将录制得到的视频数据称为常规视频数据，所述常规视频数据中的各视频帧是按照时间顺序持续性变化的。可以将由图片合成的视频数据称为合成视频数据，其中，合成视频数据的某一段是由一张图片和通过将该图片进行仿射变换(如旋转、平移以及缩放)得到的多张仿射图片构成，例如合成视频数据中一段视频数据包括10帧视频帧，其中，第一帧到第十帧分别为A、B、C、D、E、F、G、H、I、J，其中，第二帧图像B和第三帧图像C，是通过将图片A进行旋转缩放平移得到；第五帧图像E和第六帧图像F，是通过将图片D进行旋转缩放平移得到；第八帧图像H、第九帧图像I和第十帧图像，J是通过将图片G进行旋转缩放平移得到；即合成视频数据中的各视频帧是跳跃的。由此可见，常规视频数据中，相邻的两帧视频帧是不同的两张图片，两者之间的误差大，而合成视频数据中相邻的两个视频帧是同一张图片，两者之间的误差小。因此本发明实施例的构思之一是，将相邻两个视频帧中的一个视频帧进行仿射变换，然后通过将仿射变换得到的视频帧与另一个视频帧之间的比对，确定这两个视频帧之间的误差；进而可以依据视频数据中各相邻的两个视频帧的误差，判断视频数据是否为合成视频数据；从而能够实现自动对视频数据进行检测，提高了合成视频数据的效率。
参照图1，示出了本发明的一种检测方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤101、获取目标视频数据，从所述目标视频数据中提取视频帧对，其中，所述视频帧对包括第一视频帧和第二视频帧，所述第一视频帧与第二视频帧相邻。
本发明实施例中，可以获取待检测的视频数据，然后可以对所述待检测的视频数据进行检测，判断所述待检测的视频数据是否为合成视频数据；其中，可将待检测的视频数据称为目标视频数据。在获取目标视频数据后，可以从目标视频数据中提取多个视频帧对，其中，每个视频帧对可以包括相邻的两个视频帧；以通过对每个视频帧对中相邻的两个视频帧进行比对，确定所述目标视频数据是否为合成视频数据。其中，可以将视频帧对中的其中一个视频帧称为第一视频帧，另一个视频帧称为第二视频帧。
步骤102、针对每个视频帧对，对所述视频帧对中第一视频帧进行仿射变换得到第三视频帧。
步骤103、将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对的误差数据。
在对每个视频帧对中相邻的两个视频帧进行比对时，可以将该视频帧对中的第一视频帧进行仿射变换，得到仿射变换后的视频帧称为第三视频帧；然后将所述第三视频帧和该视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述第三视频帧和第二视频帧之间的误差数据如第三视频帧与第二视频帧的均方误差、均方根误差等等。其中，该误差数据可以称为该视频帧对的误差数据，进而可以按照上述方法，得到各视频帧对的误差数据。
本发明的一个示例中，如从目标视频数据中提取的第N对视频帧对中第一视频帧和第二视频，分别如图2a和图2b所示；将图2a展示的第一视频帧进行仿射变换，可以得到第三视频帧如图2c所示。然后可以确定图2b中的第二视频帧与图2c中的第三视频帧的误差数据如0.2，则该视频帧对的误差数据即为0.2。
当然，也将该视频帧对中的第二视频帧进行仿射变换，得到第三视频帧；然后通过比对所述第三视频帧和该视频帧中的第一视频帧比对，确定该视频帧对的误差数据；本发明对此不作限制。
步骤104、依据各视频帧对的误差数据，确定所述目标视频数据是否是合成视频数据。
本发明实施例中，可以通过对各视频帧对的误差数据的分析，确定目标视频数据是否是合成的视频数据，例如可以计算误差数据的误差均值，若误差均值大于误差阈值，确定目标视频数据不是合成视频数据，若误差均值小于误差阈值，确定目标视频数据是合成视频数据；还例如，可以统计误差数据小于设定误差值的视频帧对应的数量，并计算该数量与视频帧对总数量的比值；若比值大于数量阈值，可确定目标视频数据是合成视频数据，若比值小于数量阈值，可确定目标视频数据不是合成视频数据。其中，所述误差阈值和数量阈值可以按照需求设置。当然还可以采用其他对误差数据的分析方法确定所述目标视频数据是否是合成视频数据，本发明实施例对此不作限制。
本发明实施例中，可以获取目标视频数据并从所述目标视频数据中提取视频帧对，然后将所述视频帧对中第一视频帧进行仿射变换得到第三视频帧，再将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对的误差数据；由于合成视频数据中相邻两个视频帧的误差较小，而常规视频数据中相邻两个视频帧的误差较大，进而可以依据各视频帧对的误差数据，确定所述目标视频数据是否是合成视频数据，从而能够实现自动对视频数据进行检测，提高了合成视频数据的效率。
参照图3，示出了本发明的另一种检测方法实施例的步骤流程图，具体可以包括如下步骤：
步骤301、获取目标视频数据。
本发明实施例中，可以获取待检测的视频数据，并将待检测的视频数据称为目标视频数据，然后对目标视频数据进行检测，检测所述目标视频数据是否为合成视频数据。
在检测过程中，可以先从目标视频数据中提取视频帧对，再通过各视频帧对中两个视频帧之间的误差数据，判断目标视频数据是否为合成视频数据。其中，提取视频对的方法包括多种，其中，一种方式是每次从目标视频数据中提取一个视频帧，然后从提取的视频帧中，将相邻两个视频帧作为一个视频帧对；例如从目标视频数据中提取了N个视频帧，可以将第一个视频帧和第二个视频帧作为一个视频帧对，将第二个视频帧和第三个视频帧作为一个视频帧对，以此类推，进而得到N-1个视频帧对。其中，可以按照预设周期从目标视频数据中提取视频帧，所述预设周期可以按照需求设置。
另一种方式可以是每次从目标视频数据中提取一个视频帧对，如步骤302所示：
步骤302、从所述目标视频数据中确定视频帧，以及确定所述视频帧相邻的视频帧。
步骤303、提取所述视频帧和所述视频帧相邻的视频帧。
本发明实施例中，可以先从目标视频数据中确定视频帧，其中，可以按照预设规则从目标视频数据中确定视频帧，如按照预设周期确定视频帧，例如预设周期为1ms，对应10个视频帧，则确定目标视频数据中的第一个视频帧、第十个视频帧、第二十个视频帧、……；又例如预设周期为0.1ms，对应1个视频帧，则可以确定目标视频数据中的各个视频帧。当然也可以按照预设帧间隔确定视频帧，其与按照预设周期确定视频帧的方式类似，在此不再赘述；其中，预设帧间隔可以按照需求设置。再确定与上述确定的各视频帧相邻的视频帧，所述相邻的视频帧可以是该视频帧的上一视频帧或者下一视频帧，也可以是该视频帧之后与该视频帧间隔预设数量的视频帧，或，是该视频帧之前与该视频帧间隔预设数量的视频帧；其中所述预设数量可以按照需求确定。例如预设周期为1ms，针对第一个视频帧，将第十个视频帧确定为其相邻的视频帧，针对第十个视频帧，将第二十个视频帧确定为其相邻的视频帧，以此类推。例如预设周期为1s针对每个视频帧，可以将其下一个视频帧确定为其相邻的视频帧。然后从目标视频数据中提取上述确定的各视频帧和其相邻的视频帧，其中，这两个视频帧可以组成一个视频针对；进而按照上述方法从目标视频数据中提取多个视频帧对。
可能有的合成视频数据的片头和片尾是录制的视频，而除片头和片尾外的其他部分是由图片合成的视频，因此本发明实施例为进一步提高检测的准确性，可在获取目标视频数据后，去掉目标视频数据的片头和片尾后，再从目标视频数据中提取视频帧对。其中，可以确定目标视频数据对应的目标时间段，然后从目标视频数据中截取目标时间段内的视频数据；其中，确定目标时间段的方式可以包括多种，例如，目标时间段为视频数据时长的三分之一处至三分之二处之间的时间段，例如一个时长为30s的视频，可以截取第10s-第20s之间的视频。
然后可以确定每个视频帧对的误差数据，以依据各视频帧对的误差数据，确定所述目标视频数据是否是合成视频数据；其中，本发明实施例可以以将所述视频帧对中所述第一视频帧进行仿射变换为例，说明确定每个对视频对的误差数据，具体可参照步骤304-步骤307。
步骤304、针对每个视频帧对，比对所述视频帧对中第一视频帧和第二视频帧，确定所述第一视频帧对应的仿射参数。
本发明实施例中，针对每个视频帧对，可通过将视频帧对中第一视频帧和第二视频帧进行匹配，确定所述视频帧对中第一视频帧对应的仿射参数，具体可包括如下子步骤：
子步骤41、提取所述视频帧对中第一视频帧对应的多个特征点，以及提取所述视频帧对中第二视频帧的多个特征点。
子步骤42、将所述第一视频帧的特征点和第二视频帧的特征点进行匹配，查找匹配的特征点对。
子步骤43、依据所述特征点对，确定所述第一视频帧对应的仿射参数。
本发明实施例中，可以采用设定算法从第一视频帧中提取多个特征点，以及从第二视频帧中提取多个特征点，其中，所述设定算法可以按照需求确定，如SIFT(Scale-invariant feature transform，尺度不变特征变换)算法、SURF(Speeded Up RobustFeatures，加速稳健特征)算法等。其中，提取每个特征点时，可提取该特征点的像素点坐标和多个维度的描述子，所述描述子用于描述特征点的局部特征，如不同尺度不同方向下的梯度信息等。然后针对第一视频帧的每个特征点，从第二视频帧的特征点中查找与之匹配的特征点，当从第二视频帧的特征点中查找与之匹配的特征点时，可将这两个特征点作为一个特征点对；其中，查找特征点对的具体方法如下：因为如果两个特征点匹配度较高时，则这两个特征点的描述子的距离是比较近的，因此，可以采用匹配算法(如BRUTE-FORCE(暴风)算法、最近邻算法)计算第一视频帧特征点的描述子与第二视频帧特征点的描述子之间的距离；若距离小于距离阈值，则确定这两个特征点匹配，若距离小于距离阈值，则确定这两个特征点不匹配。其中，所述匹配算法可按照需求设定。
然后再依据所述特征点对，确定所述第一视频帧对应的仿射参数，其中，所述仿射参数可以是多维的矩阵，其中，特征点对中的一个点的坐标、另一个点的坐标和仿射参数三者之间存在对应关系，因此可依据各特征点对的坐标，计算所述仿射参数。本发明的一个示例中，所述仿射参数可以是一个3*3的矩阵A，如下所示：
Figure BDA0001767707760000091
其中，有6个未知数：a1、a2、a3、a4、a5、a6。
特征点对中第一视频帧的特征点i的坐标为(xi,yi)，第二视频帧的特征点j的坐标为(xj,yj)，则三者之间的关系如下：
Figure BDA0001767707760000092
因此通过代入各特征点对中两个特征点坐标至上述方程中，即可计算出A中的6个未知数，进而得到仿射参数。
当然当特征点对的数量不够，不足以计算出A中的所有未知数时，可以确定所述仿射参数中各未知数为默认值，如a1＝1,a2＝0,a3＝0,a4＝0,a5＝1,a6＝0，进而第一视频帧依据默认值进行仿射变换后，得到的第三视频帧与第一视频帧是相同的。
步骤305、依据所述仿射参数对所述第一视频帧进行仿射变换，得到第三视频帧。
然后针对第一视频帧的每个像素点，将该像素点的坐标按照仿射参数进行变换，得到新的坐标，其中，在仿射变换的过程中，各像素点的像素值不变；进而依据新的坐标和对应的像素值，确定第三视频帧。
本发明的一个示例中，可以按照如下公式对第一视频帧中每个像素点进行仿射变换：
Figure BDA0001767707760000101
其中，(xi,yi)为第一视频帧中像素点坐标，(xm,ym)是新的坐标。
然后可以将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对对应的误差数据，具体如步骤306-307所述。
步骤306、计算所述第三视频帧与所述视频帧对中第二视频帧的均方误差值。
步骤307、将所述均方误差值作为所述视频帧对对应的误差数据。
本发明实施例中，可以计算所述第三视频帧与所述视频帧对中第二视频帧的均方误差值，例如可以按照如下公式计算均方误差：
Figure BDA0001767707760000102
其中，N是第三视频帧或第二视频帧中像素点的数量，It是第三视频帧中第t个像素点的像素值，Jt是第二视频帧中第t个像素点的像素值。
然后将均方误差值作为所述视频帧对对应的误差数据，进而可得到各视频帧对的误差数据。当然也可以计算其他用于表示误差的误差数据如均方根误差，本发明实施例对此不作限制。
由于每帧画面的上方和下方有可能会出现字幕，左右两边可能会是黑边和毛玻璃效果，因此将视频帧的上、下、左、右对应的部分图像去除，再对视频帧进行仿射变换。本发明实施例中，可以提取所述视频帧对中第一视频帧的第一目标区域图像，对所述第一目标区域图像进行仿射变换得到第三视频帧；然后提取所述视频帧对中第二视频帧的第二目标区域图像；将所述第三视频帧和第二目标区域图像进行比对，确定所述视频帧对的误差数据。其中，可以按照需求确定第一目标区域，例如将一个视频帧划分为九宫格，将中心的一个宫格确定为第一目标区域，又例如视频帧的长和宽分别为(w,h)，第一目标区域可以是以视频帧的中心为中心，长和宽分别为(ratio*w,ratio*h)的矩形区域。第二目标区域的确定方式与第一目标区域的确定方式对应。
本发明实施例中，依据各视频帧对的误差数据，确定目标视频数据是否是合成视频数据的方式包括多种，其中，一种方式可如步骤308-310所述。
步骤308、依据各视频帧对的误差数据，计算误差均值。
步骤309、判断所述误差均值是否小于误差阈值；
步骤310、确定所述目标视频数据是合成视频数据。
步骤311、确定所述目标视频数据不是合成视频数据。
本发明实施例中，可以采用各视频帧对的误差数据，计算误差均值，然后依据误差均值判断所述目标视频数据是否为合成视频数据。其中，可以将误差均值与误差阈值进行比对，若所述误差均值小于误差阈值，则确定所述目标视频数据是合成视频数据；若误差均值大于误差阈值，则确定所述目标视频数据不是合成视频数据。
其中，合成视频数据可能由多张图片和其仿射变换得到的图片合成的，例如图片1和其仿射变换得到的图片组成第1秒，图片2和其仿射变换得到的图片组成第2秒，图片3和其仿射变换得到的图片组成第3秒等；可见合成视频数据中在两张不同图片连接处，两帧视频的误差较大，而其他相邻的两帧视频帧的误差较小。因此本发明实施例为进一步保证检测的准确性，可选取出数值最小的前N个误差数据，计算这N个误差数据的误差均值；以进一步保证检测的准确性。
本发明实施例中，可以获取目标视频数据并从所述目标视频数据中提取视频帧对，然后将所述视频帧对中第一视频帧进行仿射变换得到第三视频帧，再将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对的误差数据；由于合成视频数据中相邻两个视频帧的误差较小，而常规视频数据中相邻两个视频帧的误差较大，进而可以依据各视频帧对的误差数据，确定所述目标视频数据是否是合成视频数据，从而能够实现自动对视频数据进行检测，提高了合成视频数据的效率。
其次，本发明实施例确定所述视频帧对对应的误差数据时，计算所述第三视频帧与所述视频帧对中第二视频帧的均方误差值，将所述均方误差值作为所述视频帧对对应的误差数据；所述均方误差值能够反映第三视频帧与第二视频帧的差异程度，进而进一步提高检测的准确性。
再次，本发明实施例可以在对第一视频帧进行仿射变换时，提取所述视频帧对中第一视频帧的第一目标区域图像，对所述第一目标区域图像进行仿射变换得到第三视频帧；然后在将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对的误差数据时，提取所述视频帧对中第二视频帧的第二目标区域图像；将所述第三视频帧和第二目标区域图像进行比对，确定所述视频帧对的误差数据。其中，所述第一目标区域和第二目标区域可以是受干扰小的区域，进而减少干扰因素，进一步提高检测的准确性。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
参照图4，示出了本发明的一种检测装置实施例的结构框图，用以保证上述检测方法的实施，所述装置具体包括：提取模块401、变换模块402、比对模块403和确定模块404，其中，
提取模块401，用于获取目标视频数据，从所述目标视频数据中提取视频帧对，其中，所述视频帧对包括第一视频帧和第二视频帧，所述第一视频帧与第二视频帧相邻；
变换模块402，用于针对每个视频帧对，对所述视频帧对中第一视频帧进行仿射变换得到第三视频帧；
比对模块403，用于将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对的误差数据；
确定模块404，用于依据各视频帧对的误差数据，确定所述目标视频数据是否是合成视频数据。
参照图5，示出了本发明的另一种检测装置实施例的结构框图。
本发明一个可选实施例中，所述变换模块402包括：视频帧对比子模块4021和视频帧变换子模块4022，其中，
视频帧对比子模块4021，用于比对所述视频帧对中第一视频帧和第二视频帧，确定所述第一视频帧对应的仿射参数；
视频帧变换子模块4022，用于依据所述仿射参数对所述第一视频帧进行仿射变换，得到第三视频帧。
其中，所述视频帧变换子模块4022，具体用于提取所述视频帧对中第一视频帧对应的多个特征点，以及提取所述视频帧对中第二视频帧的多个特征点；将所述第一视频帧的特征点和第二视频帧的特征点进行匹配，查找匹配的特征点对；依据所述特征点对，确定所述第一视频帧对应的仿射参数。
本发明一个可选实施例中，所述比对模块403，具体用于计算所述第三视频帧与所述视频帧对中第二视频帧的均方误差值；将所述均方误差值作为所述视频帧对对应的误差数据。
本发明一个可选实施例中，所述确定模块404，具体用于依据各视频帧对的误差数据，计算误差均值；若所述误差均值小于误差阈值，则确定所述目标视频数据是合成视频数据；若所述误差均值大于误差阈值，则确定所述目标视频数据不是合成视频数据。
本发明实施例中，可以获取目标视频数据并从所述目标视频数据中提取视频帧对，然后将所述视频帧对中第一视频帧进行仿射变换得到第三视频帧，再将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对的误差数据；由于合成视频数据中相邻两个视频帧的误差较小，而常规视频数据中相邻两个视频帧的误差较大，进而可以依据各视频帧对的误差数据，确定所述目标视频数据是否是合成视频数据，从而能够实现自动对视频数据进行检测，提高了合成视频数据的效率。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如本发明实施例所述的检测方法。
本发明实施例还提供了一种可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如本发明实施例所述的检测方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的一种检测方法和一种检测装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (12)

1.一种检测方法，其特征在于，包括：
获取目标视频数据，从所述目标视频数据中提取视频帧对，其中，所述视频帧对包括第一视频帧和第二视频帧，所述第一视频帧与第二视频帧相邻；
针对每个视频帧对，对所述视频帧对中第一视频帧进行仿射变换得到第三视频帧；
将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对的误差数据；
依据各视频帧对的误差数据，确定所述目标视频数据是否是合成视频数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述视频帧对中第一视频帧进行仿射变换得到第三视频帧，包括：
比对所述视频帧对中第一视频帧和第二视频帧，确定所述第一视频帧对应的仿射参数；
依据所述仿射参数对所述第一视频帧进行仿射变换，得到第三视频帧。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述比对所述视频帧对中第一视频帧和第二视频帧，确定所述第一视频帧对应的仿射参数，包括：
提取所述视频帧对中第一视频帧对应的多个特征点，以及提取所述视频帧对中第二视频帧的多个特征点；
将所述第一视频帧的特征点和第二视频帧的特征点进行匹配，查找匹配的特征点对；
依据所述特征点对，确定所述第一视频帧对应的仿射参数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对对应的误差数据，包括：
计算所述第三视频帧与所述视频帧对中第二视频帧的均方误差值；
将所述均方误差值作为所述视频帧对对应的误差数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据各视频帧对的误差数据，确定目标视频数据是否是合成视频数据，包括：
依据各视频帧对的误差数据，计算误差均值；
若所述误差均值小于误差阈值，则确定所述目标视频数据是合成视频数据；
若所述误差均值大于误差阈值，则确定所述目标视频数据不是合成视频数据。
6.一种检测装置，其特征在于，包括：
提取模块，用于获取目标视频数据，从所述目标视频数据中提取视频帧对，其中，所述视频帧对包括第一视频帧和第二视频帧，所述第一视频帧与第二视频帧相邻；
变换模块，用于针对每个视频帧对，对所述视频帧对中第一视频帧进行仿射变换得到第三视频帧；
比对模块，用于将所述第三视频帧和所述视频帧对中第二视频帧进行比对，确定所述视频帧对的误差数据；
确定模块，用于依据各视频帧对的误差数据，确定所述目标视频数据是否是合成视频数据。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述变换模块包括：
视频帧对比子模块，用于比对所述视频帧对中第一视频帧和第二视频帧，确定所述第一视频帧对应的仿射参数；
视频帧变换子模块，用于依据所述仿射参数对所述第一视频帧进行仿射变换，得到第三视频帧。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述视频帧变换子模块，具体用于提取所述视频帧对中第一视频帧对应的多个特征点，以及提取所述视频帧对中第二视频帧的多个特征点；将所述第一视频帧的特征点和第二视频帧的特征点进行匹配，查找匹配的特征点对；依据所述特征点对，确定所述第一视频帧对应的仿射参数。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述比对模块，具体用于计算所述第三视频帧与所述视频帧对中第二视频帧的均方误差值；将所述均方误差值作为所述视频帧对对应的误差数据。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述确定模块，具体用于依据各视频帧对的误差数据，计算误差均值；若所述误差均值小于误差阈值，则确定所述目标视频数据是合成视频数据；若所述误差均值大于误差阈值，则确定所述目标视频数据不是合成视频数据。
11.一种电子设备，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如权利要求1-5中一个或多个所述的检测方法。
12.一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1-5中一个或多个所述的检测方法。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1996026602A1 (en) * 1995-02-23 1996-08-29 Avid Technology, Inc. Portable moving picture recording device including switching control for multiple data flow configurations
WO2010097599A1 (en) * 2009-02-27 2010-09-02 British Telecommunications Public Limited Company Video segmentation
WO2013184704A1 (en) * 2012-06-04 2013-12-12 Oblong Industries, Inc. Spatial operating environment (soe) with markerless gestural control
CN104680140A (zh) * 2015-02-13 2015-06-03 电子科技大学 基于图像的人群聚集状态检测方法
CN106203244A (zh) * 2015-05-08 2016-12-07 无锡天脉聚源传媒科技有限公司 一种镜头类型的确定方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10068138B2 (en) * 2015-09-17 2018-09-04 Canon Kabushiki Kaisha Devices, systems, and methods for generating a temporal-adaptive representation for video-event classification

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1996026602A1 (en) * 1995-02-23 1996-08-29 Avid Technology, Inc. Portable moving picture recording device including switching control for multiple data flow configurations
WO2010097599A1 (en) * 2009-02-27 2010-09-02 British Telecommunications Public Limited Company Video segmentation
WO2013184704A1 (en) * 2012-06-04 2013-12-12 Oblong Industries, Inc. Spatial operating environment (soe) with markerless gestural control
CN104680140A (zh) * 2015-02-13 2015-06-03 电子科技大学 基于图像的人群聚集状态检测方法
CN106203244A (zh) * 2015-05-08 2016-12-07 无锡天脉聚源传媒科技有限公司 一种镜头类型的确定方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
无人机视觉稳定避障系统的设计与实现;刘天奇;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20160315;全文 *

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