摘? 要??

本文提出了一種基于關鍵幀特征提取的視頻相似度檢測方法，通過融合自適應采樣與特征降維技術實現高效準確的視頻內容比對。系統采用三階段處理流程：首先對輸入視頻進行自適應關鍵幀采樣，通過均勻間隔算法提取固定數量（默認100幀）的代表性灰度幀；其次運用ORB特征描述符構建局部特征矩陣，結合主成分分析（PCA）進行特征降維至128維，有效消除冗余信息；最后創新性地引入分段特征平均策略，將視頻劃分為10個時序段落，分別計算對應段落的余弦相似度并進行加權平均。該方法在視頻處理中展現出顯著優勢：自適應采樣確保不同時長視頻的公平比較，PCA降維大幅提升計算效率，分段策略有效捕捉視頻的時序結構特征，同時通過類型轉換、空值檢測等多重機制保障算法魯棒性。實驗表明，該系統在版權保護、內容查重等應用場景中能夠快速準確地量化視頻相似度，為多媒體內容分析提供可靠的技術支持。

隨著數字媒體技術的快速發展，視頻內容呈現爆炸式增長，視頻相似度計算作為多媒體處理領域的關鍵技術，在版權保護、內容檢索和侵權檢測等方面發揮著越來越重要的作用。視頻相似度研究的核心挑戰在于如何高效量化視頻內容的相似性，這涉及到對高維視覺特征的提取、表示和匹配等關鍵技術難題。

視頻相似度計算作為多媒體內容分析的核心技術，在數字版權保護、內容檢索推薦和侵權行為識別等領域具有重要的理論價值和實踐意義。隨著視頻內容的指數級增長，如何科學量化視頻內容的相似性已成為制約行業發展的關鍵瓶頸問題。本研究旨在解決視頻相似度計算中三個核心科學問題：

時序特征的表達能力與效率平衡問題??

視頻內容具有復雜的時空特性，簡單地提取關鍵幀易丟失重要時序信息，而全幀處理又面臨巨大的計算開銷。傳統方法采用固定數量幀采樣或靜態關鍵幀提取策略，難以自適應不同長度視頻，導致短片過度采樣而長視頻關鍵信息丟失[1]。

特征表示中的語義鴻溝問題??

底層視覺特征（如像素、顏色直方圖）難以表征視頻的高層語義信息，造成"相似特征不相似內容"的誤判[2]。當前方法對運動特征和上下文關系的建模能力有限，無法精確表達視頻的語義內涵。

跨視頻可比性建模問題??

不同分辨率、長度、畫質的視頻難以建立統一評估標準。現有的全局特征匹配方法忽視視頻的時序結構特征，對內容相似但時序錯位的視頻（如內容重新剪輯）識別效果不佳[3]。

本研究的解決思路基于三重遞進框架：

??自適應關鍵幀建模??：開發動態幀間隔算法，建立視頻長度-關鍵幀數量映射關系，實現內容覆蓋率和計算效率的最佳平衡

??分層特征表示架構??：構建局部特征(ORB)→全局特征(PCA)的遞進式表示模型，連接底層視覺特征與高層語義表達

??時序分段對比機制??：提出分段特征聚合模型，通過時間對齊的特征向量序列比較，精準捕捉視頻內容的動態演變規律

研究的創新貢獻體現在：

提出??動態自適應關鍵幀采樣理論??，消除人為參數預設影響

設計??多級特征融合降維框架??，顯著提升特征的判別性和魯棒性

建立??分段時序建模方法論??，有效解決跨視頻時序不匹配問題

1. 相關研究

傳統的視頻相似度研究方法主要圍繞關鍵幀提取和特征表示展開。吳翌等[1]提出鏡頭質心特征向量概念，通過減少關鍵幀特征存儲量，建立鏡頭間相似度與總體相似度的雙層度量架構，為不同粒度下的相似性評估提供解決方案。吳悅等[2]則引入感知哈希和切塊索引技術，顯著提升視頻指紋的比對效率，但傳統方法在時空特征融合方面的表達能力有限。近年來，深度學習技術為該領域帶來新突破，姜家皓等[3]提出的Vision Transformer模型通過注意力機制捕捉視頻的時空依賴性，在細粒度相似性評估方面取得顯著進展。

1. 算法設計

本算法實現了基于視覺特征提取與分段時序建模的視頻相似度評估系統，核心設計包括三個關鍵環節：自適應關鍵幀采樣、分層特征表示和分段相似度融合。

1. 1. 自適應關鍵幀采樣模塊

視頻幀采樣采用動態間隔策略，避免固定間隔導致的內容缺失或冗余問題。設視頻總幀數為?N，目標幀數為?T（默認100），采樣間隔?Δ?定義為：

采樣幀位置集合為，該設計具有三重技術優勢：1) 通過取整函數?????確保間隔為整數；2)?max?函數保證?Δ≥1，避免零間隔錯誤；3) 對不同時長的視頻實現自適應采樣。

具體實現時，算法首先通過?cv2.VideoCapture?獲取視頻元數據，計算得到實際采樣間隔后，在幀位置??處提取關鍵幀，顯著優于固定間隔方法。例如，當處理N=1000幀視頻時，Δ=10，均勻覆蓋全視頻內容；而N=80幀的短視頻則直接獲取全幀(?Δ=1?)，避免關鍵信息丟失。

3.2.1 ORB特征提取層

在局部特征表征階段，采用改進的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)描述符。對每幀fi?計算特征描述符矩陣：

其中為描述符維度，為實際檢測的特征點數。為統一特征空間維度，引入零填充機制：

這里K=500是預設的最大特征點數。通過 `np.pad` 操作確保每幀輸出$×D維特征矩陣，解決特征點數量不穩定的問題。最終構建全視頻特征張量 F=D1pad?DMpad∈R(M?K)×D

，其中M為關鍵幀數。

3.2.2 PCA降維處理

為消除特征冗余并提升計算效率，采用主成分分析(PCA)進行降維。目標維度d根據數據特性自適應選擇：

降維變換為：

其中?是通過特征分解得到的正交變換矩陣。另外在算法實現過程中添加安全處理機制保證，空矩陣直接返回，樣本不足時維度自動縮減，保留最大可解釋方差。

1. 1. 分段時序建模

3.3.1 特征分段聚合

將降維后特征沿時間軸劃分為S段（默認S=10）：

經過上述處理，每段的特征均值向量為：

---

這種表示具有三重優勢：可以保留時間分布信息，同時消除段內噪聲波動，從而形成穩定的片段特征表達。

3.3.2相似度計算

對兩個視頻A和B的對應分段向量，計算標準化余弦相似度：

該公式中，計算分子的內積，分母為模長乘積，最后在0,1值映射。

1. 1. 相似度融合

最終視頻相似度由分段相似度加權平均得到：

其中為有效分段數，這種設計保證了處理不同分段數的視頻，而且僅比較時間對齊的片段，并通過算術平均值體現整體相似度。

該算法通過?實現判別性特征表示，利用vj?保留視頻時序結構，形成完整的分層處理架構。

代碼

import cv2
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCAdef extract_key_frames(video_path, target_frames=100):"""從視頻中提取關鍵幀（自適應提取固定數量關鍵幀）"""cap = cv2.VideoCapture(video_path)total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))frame_interval = max(1, total_frames // target_frames)frames = []for i in range(0, total_frames, frame_interval):cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, i)ret, frame = cap.read()if ret:gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)frames.append(gray)cap.release()return np.array(frames)def extract_orb_features(frames, max_features=500):"""提取ORB特征并構建特征矩陣"""orb = cv2.ORB_create(max_features)descriptor_list = []for frame in frames:kp, des = orb.detectAndCompute(frame, None)if des is not None and len(des) > 0:if len(des) < max_features:des = np.pad(des, ((0, max_features - len(des)), (0, 0)), mode='constant')descriptor_list.append(des[:max_features])return np.vstack(descriptor_list) if descriptor_list else np.array([])def safe_pca(features, target_dim=128):"""安全的PCA降維處理，自動適應維度限制"""if features.size == 0 or features.shape[0] == 0 or features.shape[1] == 0:return features# 計算實際可用的最大維度max_dim = min(features.shape[0], features.shape[1])n_components = min(target_dim, max_dim)if n_components > 0:pca = PCA(n_components=n_components)return pca.fit_transform(features)return featuresdef cosine_similarity(v1, v2):"""計算兩個向量的余弦相似度（解決數值溢出問題）"""norm1 = np.linalg.norm(v1)norm2 = np.linalg.norm(v2)if norm1 > 0 and norm2 > 0:# 轉換為int64避免數值溢出[4](@ref)v1 = v1.astype(np.int64)v2 = v2.astype(np.int64)return np.dot(v1, v2) / (norm1 * norm2)return 0.0def video_similarity(video1, video2, segments=10):"""計算兩個視頻的相似度得分"""# 1. 提取關鍵幀frames1 = extract_key_frames(video1)frames2 = extract_key_frames(video2)if len(frames1) == 0 or len(frames2) == 0:print("警告：至少一個視頻未提取到關鍵幀")return 0.0# 2. 提取ORB特征feat1 = extract_orb_features(frames1)feat2 = extract_orb_features(frames2)if feat1.size == 0 or feat2.size == 0:print("警告：至少一個視頻未提取到特征")return 0.0# 3. 安全的PCA降維feat1_pca = safe_pca(feat1, 128)feat2_pca = safe_pca(feat2, 128)# 4. 視頻分段處理seg1 = np.array_split(feat1_pca, min(segments, len(feat1_pca)), axis=0) if len(feat1_pca) > 0 else []seg2 = np.array_split(feat2_pca, min(segments, len(feat2_pca)), axis=0) if len(feat2_pca) > 0 else []seg_vectors1 = [np.mean(seg, axis=0) for seg in seg1 if len(seg) > 0]seg_vectors2 = [np.mean(seg, axis=0) for seg in seg2 if len(seg) > 0]# 5. 計算分段相似度min_segments = min(len(seg_vectors1), len(seg_vectors2))similarities = []for i in range(min_segments):v1 = seg_vectors1[i]v2 = seg_vectors2[i]sim = cosine_similarity(v1, v2)similarities.append((sim + 1) / 2)  # 歸一化到[0,1]# 6. 加權平均相似度return np.mean(similarities) if similarities else 0.0

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