WO2017107209A1 - 一种视频软件中图像识别的方法及系统 - Google Patents

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    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/41—Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items
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    • G06V20/42—Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items of sport video content

Definitions

  • the present invention relates to the field of images, and in particular, to a method and system for image recognition in video software.
  • Video refers to various technologies that capture, record, process, store, transmit, and reproduce a series of still images as electrical signals.
  • continuous image changes exceed 24 frames per second, the human eye cannot distinguish a single static image according to the principle of visual persistence; it looks like a smooth continuous visual effect, so that the continuous picture is called video.
  • Video technology was first developed for television systems, but has now evolved into a variety of formats for consumers to record video. The development of network technology has also caused video recording segments to exist on the Internet in the form of streaming media and can be received and played by computers. Video and film belong to different technologies, and the latter uses photography to capture dynamic images as a series of still photos.
  • the existing video formats include H.264, MPEG-4, MPEG-6 and other formats.
  • the existing video software cannot automatically recognize images, which makes many video files unable to filter files, resulting in some indecent videos. (such as pornography, violence) flooding the Internet.
  • the application provides a method for image recognition in video software. It solves the shortcomings of the prior art video software that cannot filter files.
  • a method of image recognition in video software comprising the steps of:
  • the image range of the multi-frame skin color is compared to obtain whether the image range is moved, and if the image range is moved, the video file is masked.
  • the method further includes:
  • the method further includes:
  • a system for image recognition in video software comprising:
  • a receiving unit configured to receive a video original file
  • the shielding unit is configured to compare the image ranges of the plurality of frames with similar skin colors to obtain whether the image range is moved, and if the image range moves, the video file is shielded.
  • system further includes:
  • the processing unit is configured to not process the video file if the image range does not move.
  • system further includes:
  • the sending unit is configured to upload the identification information of the video file to the cloud for filing.
  • the technical solution provided by the present invention can effectively screen video files, so it has the advantage of recognizing images.
  • FIG. 1 is a flowchart of a method for decoding video software according to a first preferred embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a structural diagram of a decoding system of video software according to a second preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a method for image recognition in a video software according to a first preferred embodiment of the present invention. The method is performed by a computer. The method is as shown in FIG.
  • Step S101 Receive a video original file.
  • Step S102 performing chromaticity analysis on the original video file, and screening an image range whose brilliance is close to the human skin color;
  • Step S103 Perform comparison on the image range of the multi-frame skin color to obtain whether the image range moves, and if the image range moves, block the video file.
  • the method provided by the present invention obtains an image range close to the human skin color by chromaticity comparison, and then determines whether the image range is moved to determine whether it is an indecent video, so it has the advantages of image recognition and shielding.
  • the foregoing method may further include:
  • the foregoing method may further include:
  • FIG. 2 is a system for image recognition in video software according to a second preferred embodiment of the present invention.
  • the system is executed by a computer. As shown in FIG. 2, the system includes:
  • the receiving unit 201 is configured to receive a video original file.
  • the analyzing unit 202 is configured to perform chromaticity analysis on the original video file, and select an image range that is similar in appearance to the human skin color;
  • the masking unit 203 is configured to compare the image ranges of the plurality of frames with similar skin colors to obtain whether the image range is moved, and if the image range moves, block the video file.
  • the method provided by the present invention obtains an image range close to the human skin color by chromaticity comparison, and then determines whether the image range is moved to determine whether it is an indecent video, so it has the advantages of image recognition and shielding.
  • the above system may further include:
  • the processing unit 204 is configured to not process the video file if the image range does not move.
  • the above system may further include:
  • the sending unit 205 is configured to upload the identification information of the video file to the cloud for filing.
  • the program may be stored in a computer readable storage medium, and the storage medium may include: Flash drive, read-only memory (English: Read-Only Memory, referred to as: ROM), random accessor (English: Random Access Memory, referred to as: RAM), disk or CD.
  • ROM Read-Only Memory
  • RAM Random Access Memory

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Abstract

本发明公开了一种视频软件中图像识别的方法，所述方法包括如下步骤：接收视频原文件；对视频原文件进行色度的分析，筛选出色度与人体肤色相近的图像范围；对多帧的肤色相近的图像范围进行比对获取该图像范围是否移动，如该图像范围移动，则将该视频文件屏蔽。本发明提供的技术方案具有图像识别的优点。

Description

一种视频软件中图像识别的方法及系统 技术领域
本发明涉及图像领域，尤其涉及一种视频软件中图像识别的方法及系统。
 背景技术
视频（Video）泛指将一系列静态影像以电信号的方式加以捕捉、纪录、处理、储存、传送与重现的各种技术。连续的图像变化每秒超过24帧（frame）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；看上去是平滑连续的视觉效果，这样连续的画面叫做视频。视频技术最早是为了电视系统而发展，但现在已经发展为各种不同的格式以利消费者将视频记录下来。网络技术的发达也促使视频的纪录片段以串流媒体的形式存在于因特网之上并可被电脑接收与播放。视频与电影属于不同的技术，后者是利用照相术将动态的影像捕捉为一系列的静态照片。
现有的视频格式有H.264，MPEG-4、MPEG-6等多种格式，现有的视频软件无法对图像进行自动识别，这样使得很多视频文件无法对文件进行筛选，导致一些不雅视频（例如色情、暴力）在网络泛滥。
 技术问题
本申请提供一种视频软件中图像识别的方法。其解决现有技术的视频软件无法对文件进行筛选的缺点。
 技术解决方案
一方面，提供一种视频软件中图像识别的方法，所述方法包括如下步骤：
接收视频原文件；
对视频原文件进行色度的分析，筛选出色度与人体肤色相近的图像范围；
对多帧的肤色相近的图像范围进行比对获取该图像范围是否移动，如该图像范围移动，则将该视频文件屏蔽。
可选的，所述方法还包括：
如该图像范围不移动，则将不处理该视频文件。
可选的，所述方法还包括：
将该视频文件的标识信息上传给云端备案。
另一方面，提供一种视频软件中图像识别的系统，所述系统包括：
接收单元，用于接收视频原文件；
分析单元，用于对视频原文件进行色度的分析，筛选出色度与人体肤色相近的图像范围；
屏蔽单元，用于对多帧的肤色相近的图像范围进行比对获取该图像范围是否移动，如该图像范围移动，则将该视频文件屏蔽。
可选的，所述系统还包括：
处理单元，用于如该图像范围不移动，则将不处理该视频文件。
可选的，所述系统还包括：
发送单元，用于将该视频文件的标识信息上传给云端备案。
 有益效果
本发明提供的技术方案对视频文件能够进行有效的筛选，所以其具有对图像进行识别的优点。
 附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明第一较佳实施方式提供的一种视频软件的解码方法的流程图；
图2为本发明第二较佳实施方式提供的一种视频软件的解码系统的结构图。
 本发明的实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，图1是本发明第一较佳实施方式提出的一种视频软件中图像识别的方法，该方法由计算机执行，该方法如图1所示，包括如下步骤：
步骤S101、接收视频原文件；
步骤S102、对视频原文件进行色度的分析，筛选出色度与人体肤色相近的图像范围；
步骤S103、对多帧的肤色相近的图像范围进行比对获取该图像范围是否移动，如该图像范围移动，则将该视频文件屏蔽。
本发明提供的方法通过色度对比获知与人体肤色相近的图像范围，然后确定该图像范围是否移动来确定是否为不雅视频，所以其具有图像识别和屏蔽的优点。
可选的，上述方法在步骤S103之后还可以包括：
如该图像范围不移动，则将不处理该视频文件。
可选的，上述方法在步骤S103之后还可以包括：
将该视频文件的标识信息上传给云端备案。
请参考图2，图2是本发明第二较佳实施方式提出的一种视频软件中图像识别的系统，该系统由计算机执行，该系统如图2所示，包括：
接收单元201，用于接收视频原文件；
分析单元202，用于对视频原文件进行色度的分析，筛选出色度与人体肤色相近的图像范围；
屏蔽单元203，用于对多帧的肤色相近的图像范围进行比对获取该图像范围是否移动，如该图像范围移动，则将该视频文件屏蔽。
本发明提供的方法通过色度对比获知与人体肤色相近的图像范围，然后确定该图像范围是否移动来确定是否为不雅视频，所以其具有图像识别和屏蔽的优点。
可选的，上述系统还可以包括：
处理单元204，用于如该图像范围不移动，则将不处理该视频文件。
可选的，上述系统还可以包括：
发送单元205，用于将该视频文件的标识信息上传给云端备案。
需要说明的是，对于前述的各个方法实施例，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，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某一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，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器（英文：Read-Only Memory ，简称：ROM）、随机存取器（英文：Random Access Memory，简称：RAM）、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例所提供的内容下载方法及相关设备、系统进行了详细介绍，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 (6)

  1. 一种视频软件中图像识别的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
    接收视频原文件；
    对视频原文件进行色度的分析，筛选出色度与人体肤色相近的图像范围；
    对多帧的肤色相近的图像范围进行比对获取该图像范围是否移动，如该图像范围移动，则将该视频文件屏蔽。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    如该图像范围不移动，则将不处理该视频文件。
  3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
    将该视频文件的标识信息上传给云端备案。
  4. 一种视频软件中图像识别的系统，其特征在于，所述系统包括：
    接收单元，用于接收视频原文件；
    分析单元，用于对视频原文件进行色度的分析，筛选出色度与人体肤色相近的图像范围；
    屏蔽单元，用于对多帧的肤色相近的图像范围进行比对获取该图像范围是否移动，如该图像范围移动，则将该视频文件屏蔽。
  5. 根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
    处理单元，用于如该图像范围不移动，则将不处理该视频文件。
  6. 根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
    发送单元，用于将该视频文件的标识信息上传给云端备案。
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