法，對去除相似圖片后的所述第一圖片組中的每 一圖片與去除相似圖片后的所述第二圖片組中的每一圖片分別進行比對，獲得第二相似圖 片對的數(shù)量；
[01W]相比于圖5所示的視頻比對方法中應用的圖片比對方法，由于第一算法、第二算法 和第Ξ算法較為簡單，因此，圖6所示的視頻比對方法先使用第一算法、第二算法和第Ξ算 法中的至少一種算法進行視頻比對的計算量較小，更能節(jié)省計算資源，可W提高比對效率。
[0156] 但是，在實際應用中，由于使用第一算法、第二算法和第Ξ算法進行視頻中的圖片 比對時可能會存在霧狀圖片誤判的情況，即將本來相似的霧狀圖片判斷為不相似;而本發(fā) 明圖1所示的圖片比對方法對霧狀圖片具有有效的抑制平滑作用，如果進一步用圖1所示的 圖片比對方法，對經(jīng)第一算法、第二算法和第Ξ算法中的至少一種算法比對后不相似的圖 片進行再次比對，可W獲得更精確的比對結(jié)果。霧狀圖片，可W是從霧狀視頻(在霧、霞、雨、 煙等惡劣天氣下拍攝獲得的視頻）中提取的圖片?，F(xiàn)有技術(shù)中，通常先使用去霧算法對霧狀 圖片進行去霧處理，再進行相似性比對，比對效率低下。而本發(fā)明提供的視頻比對方法中所 使用的圖1所示的圖片比對方法對霧狀圖片具有有效的抑制平滑作用，不需要去霧便可獲 得霧狀圖片的精確比對結(jié)果，從而提高視頻比對效率。
[0157] 因此，優(yōu)選的，可W在使用圖1所示的圖片比對方法進行視頻比對時，先使用第一 算法、第二算法和第Ξ算法中的至少一種算法進行比對，在使用第一算法、第二算法和第Ξ 算法中的至少一種算法獲得的比對結(jié)果不相似時，再使用圖1所示的圖片比對方法進行比 對，運樣一方面可W提高比對效率，另一方面可W取得更精確的比對結(jié)果。
[0158] S024、將所述第一相似圖片對的數(shù)量與所述第二相似圖片對的數(shù)量的和，確定為 所述最終相似圖片對的數(shù)量。
[0159] S030、判斷所述最終相似圖片對的數(shù)量是否大于第屯闊值，如果是，則確定所述兩 個視頻相似;否則，確定所述兩個視頻不相似。
[0160] 本發(fā)明實施例提供的一種視頻比對方法，應用于電子設(shè)備中，可W從待比對的兩 個視頻中的一個視頻中提取多張待比對的圖片，組成第一圖片組，從另一視頻中提取多張 待比對的圖片，組成第二圖片組;利用本發(fā)明圖1提供的圖片比對方法，確定第一圖片組中 與第二圖片組中最終相似圖片對的數(shù)量;判斷所述最終相似圖片對的數(shù)量是否大于第屯闊 值，如果是，則確定所述兩個視頻相似;否則，確定所述兩個視頻不相似。由于本發(fā)明提供的 視頻比對方法W從視頻中提取的圖片作為比對對象，相比于使用視頻的文字標題作為比對 對象的比對方法，比對結(jié)果更準確;且本發(fā)明提供的視頻比對方法使用的圖片比對方法可 W對被其他圖片比對方法誤判的霧狀圖片進行準確比對，還不受圖片旋轉(zhuǎn)的影響，因此比 對結(jié)果更準確；另外，本發(fā)明提供的視頻比對方法使用的的圖片比對方法無需對霧狀圖片 進行去霧處理，比對效率更高。因此，本發(fā)明提供的視頻比對方法可W精確、快速地確定相 似視頻，當確定的兩個相似視頻中的一個視頻為版權(quán)視頻，另外一個為目標視頻時，可將目 標視頻確定為版權(quán)視頻的盜版視頻，從而可W更好地維護版權(quán)公司的合法權(quán)益。
[0161] 相應于圖5所示的方法實施例，如圖7所示，本發(fā)明實施例還提供了一種應用圖3所 示的圖片比對裝置進行視頻比對的裝置，應用于電子設(shè)備中，所述視頻比對裝置與所述圖 片比對裝置連接，所述視頻比對裝置包括:第二圖片獲取模塊010、相似圖片數(shù)量確定模塊 020和第二結(jié)果確定模塊030，
[0162] 第二圖片獲取模塊010,用于從待比對的兩個視頻中的一個視頻中提取多張待比 對的圖片，組成第一圖片組，從另一視頻中提取多張待比對的圖片，組成第二圖片組；
[0163] 具體的，待比對的兩個視頻的來源、及從兩個視頻中提取圖片的方法均與本發(fā)明 圖5所示的方法實施例中描述的一致，此處不做詳述。
[0164] 相似圖片數(shù)量確定模塊020,用于觸發(fā)圖3所示的圖片比對裝置，對所述第一圖片 組中的每一圖片與所述第二圖片組中的每一圖片分別進行比對，確定最終相似圖片對的數(shù) 量;每一對相似的圖片中包括一張所述第一圖片組的圖片和一張所述第二圖片組的圖片；
[0165] 如圖8所示，相似圖片數(shù)量確定模塊020可W包括:第一確定子模塊021、判斷子模 塊022、第二確定子模塊023和最終確定子模塊024，
[0166] 第一確定子模塊021，用于從第一算法、第二算法和第Ξ算法中選擇至少一種算法 對所述第一圖片組中的每一圖片與所述第二圖片組中的每一圖片分別進行比對，獲得第一 相似圖片對的數(shù)量；
[0167] 具體的，當選擇兩種算法進行比對時，第一確定子模塊021具體用于:將選擇的其 中一種算法確定為首次比對算法，另一種算法確定為第二次比對算法;使用所述首次比對 算法對所述第一圖片組中的每一圖片與所述第二圖片組中的每一圖片分別進行比對，獲得 第Ξ相似圖片對的數(shù)量；當所述第Ξ相似圖片對的數(shù)量小于第屯闊值時，去除所述第一圖 片組和所述第二圖片組中與所述第Ξ相似圖片對的數(shù)量相等的相似圖片;利用所述第二次 比對算法，對去除相似圖片后的所述第一圖片組中的每一圖片與去除相似圖片后的所述第 二圖片組中的每一圖片分別進行比對，獲得第四相似圖片對的數(shù)量;將所述第Ξ相似圖片 對的數(shù)量與所述第四相似圖片對的數(shù)量的和，確定為所述第一相似圖片對的數(shù)量；
[0168] 當選擇Ξ種算法進行比對時，第一確定子模塊021具體用于:將選擇的所述Ξ種算 法分別確定為首次比對算法、第二次比對算法和第Ξ次比對算法，使用所述首次比對算法 對對所述第一圖片組中的每一圖片與所述第二圖片組中的每一圖片分別進行比對，獲得第 五相似圖片對的數(shù)量；當所述第五相似圖片對的數(shù)量小于第屯闊值時，去除所述第一圖片 組和所述第二圖片組中與所述第五相似圖片對的數(shù)量相等的相似圖片;使用所述第二次比 對算法，對去除相似圖片后的所述第一圖片組中的每一圖片與去除相似圖片后的所述第二 圖片組中的每一圖片分別進行比對，獲得第六相似圖片對的數(shù)量；當所述第五相似圖片對 的數(shù)量與所述第六相似圖片對的數(shù)量的和小于第屯闊值時，再次去除所述第一圖片組和所 述第二圖片組中與所述第六相似圖片對的數(shù)量相等的相似圖片；使用所述第Ξ次比對算 法，對再次去除相似圖片后的所述第一圖片組中的每一圖片與再次去除相似圖片后的所述 第二圖片組中的每一圖片分別進行比對，獲得第屯相似圖片對的數(shù)量;將所述第五相似圖 片對的數(shù)量、所述第六相似圖片對的數(shù)量與所述第屯相似圖片對的數(shù)量的和，確定為所述 第一相似圖片對的數(shù)量。
[0169] 具體的，第一算法、第二算法和第Ξ算法與本發(fā)明圖2所示的方法實施例中所述的 第一算法、第二算法和第Ξ算法一致，此處不再寶述。
[0170] 同樣的，在實際應用中，當選擇兩種算法或Ξ種算法對第一圖片和第二圖片進行 比對時，優(yōu)選的，將第一算法、第二算法和第Ξ算法按計算速度由快到慢的順序依次作為首 次比對算法、第二次比對算法和第Ξ次比對算法。
[0171] 判斷子模塊022,用于當所述第一相似圖片對的數(shù)量小于第屯闊值時，去除所述第 一圖片組和所述第二圖片組中與所述第一相似圖片對的數(shù)量相等的相似圖片；
[0172] 第二確定子模塊023,用于觸發(fā)圖3所述的圖片比對裝置，對去除相似圖片后的所 述第一圖片組中的每一圖片與去除相似圖片后的所述第二圖片組中的每一圖片分別進行 比對，獲得第二相似圖片對的數(shù)量；
[0173] 最終確定子模塊024,用于將所述第一相似圖片對的數(shù)量與所述第二相似圖片對 的數(shù)量的和，確定為所述最終相似圖片對的數(shù)量。
[0174] 第二結(jié)果確定模塊030,用于判斷所述最終相似圖片對的數(shù)量是否大于第屯闊值， 如果是，則確定所述兩個視頻相似;否則，確定所述兩個視頻不相似。
[0175] 本發(fā)明實施例提供的一種視頻比對裝置，應用于電子設(shè)備中，可W從待比對的兩 個視頻中的一個視頻中提取多張待比對的圖片，組成第一圖片組，從另一視頻中提取多張 待比對的圖片，組成第二圖片組;利用本發(fā)明實圖1提供的圖片比對方法，確定第一圖片組 中與第二圖片組中最終相似圖片對的數(shù)量;判斷所述最終相似圖片對的數(shù)量是否大于第屯 闊值，如果是，則確定所述兩個視頻相似;否則，確定所述兩個視頻不相似。由于本發(fā)明提供 的視頻比對裝置W從視頻中提取的圖片作為比對對象，相比于使用視頻的文字標題作為比 對對象的比對方法，比對結(jié)果更精確;且本發(fā)明提供的視頻比對裝置使用的圖片比對裝置 可W對被其他圖片比對方法誤判的霧狀圖片進行準確比對，還不受圖片旋轉(zhuǎn)的影響，因此 比對結(jié)果更準確；另外，本發(fā)明提供的視頻比對方法使用的的圖片比對方法無需對霧狀圖 片進行去霧處理，比對效率更高。因此，本發(fā)明提供的視頻比對方法可W精確、快速地確定 相似視頻，當確定的兩個相似視頻中的一個視頻為版權(quán)視頻，另外一個為目標視頻時，可將 目標視頻確定為版權(quán)視頻的盜版視頻，從而可W更好地維護版權(quán)公司的合法權(quán)益。
[0176] 對于裝置實施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所W描述的比較簡單，相關(guān) 之處參見方法實施例的部分說明即可。
[0177] 需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個實 體或者操作與另一個實體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示運些實體或操作之間存 在任何運種實際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語"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程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要 素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為運種過程、方法、物品或者設(shè)備 所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句"包括一個……"限定的要素，并不排除在 包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。
[0178] 本說明書中的各個實施例均采用相關(guān)的方式描述，各個實施例之間相同相似的部 分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對于裝置實 施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所W描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法實施例 的部分說明即可。
[0179] W上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍。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、改進等，均包含在本發(fā)明的保護范圍 內(nèi)。
【主權(quán)項】
1. 一種圖片比對方法，其特征在于，應用于電子設(shè)備中，所述方法包括： 獲得待比對的兩個圖片，將所述兩個圖片分別記為:第一圖片和第二圖片； 確定所述第一圖片的多個特征點，并計算出所述第一圖片的每一特征點對應的海森矩 陣的跡;確定所述第二圖片的多個特征點，并計算出所述第二圖片的每一特征點對應的海 森矩陣的跡;所述特征點為海森矩陣判別式的值大于或小于與該像素點相鄰的像素點的海 森矩陣判別式的值的像素點； 在所述第一圖片的特征點的個數(shù)和所述第二圖片的特征點的個數(shù)均大于第一閾值的 情況下，對所述第一圖片的每一特征點分別進行如下處理:將與該特征點的所述海森矩陣 的跡的正負號相同的所述第二圖片的特征點組成第一集合，計算該特征點到所述第一集合 中每一所述第二圖片的特征點的歐氏距離，組成第二集合;計算所述第二集合中最小歐氏 距離與次最小歐式距離的比值;判斷所述比值是否小于第二閾值，如果是，確定該特征點與 所述最小歐氏距離對應的所述第二圖片的特征點相匹配； 判斷與所述第二圖片的特征點相匹配的所述第一圖片的特征點的個數(shù)是否大于第三 閥值;如果是，則確定所述兩個圖片相似;否則，確定所述兩個圖片不相似。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述確定所述第一圖片的多個特征點 前，所述方法還包括:從第一算法、第二算法和第三算法中選擇至少一種算法對所述兩個圖 片進行比對，獲得第一比對結(jié)果，并在所述第一比對結(jié)果為所述兩個圖片不相似時再執(zhí)行 所述確定所述第一圖片的多個特征點的步驟；