一种基于注意力机制的深度特征融合视频拷贝检测方法

摘要

本发明公开了一种基于注意力机制的深度特征融合视频拷贝检测方法，包括：(1)对于视频数据抽取帧图像，然后利用不同的尺度构造图像金字塔；(2)以深度卷积神经网络模型为基础网络，并在该深度卷积神经网络模型的中间卷积层中加入注意力机制；(3)将帧图像和图像金字塔输入加入注意力机制的深度卷积神经网络模型，并通过拼接融合得到融合特征；(4)利用度量学习的方式训练深度卷积神经网络模型；(5)利用训练好的深度卷积神经网络模型，并通过相似度计算得到源视频数据。本发明利用注意力机制，以及全局特征和局部特征的融合，不仅可以解决传统图像处理方法效率低、精度低的问题，而且也能解决全局特征不能适应各种复杂变换的问题。