(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211306315.X (22)申请日 2022.10.25 (71)申请人 湖南三湘银行股份有限公司 地址 410000 湖南省长 沙市岳麓区滨江路 53号湖南湘江新区滨江金融中心楷林 国际D座 (72)发明人 李志　杨成林　汪晓东　周玉林　 易悠　文耀　 (74)专利代理 机构 北京中誉至诚知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11858 专利代理师 张平力 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的视频防伪识别方法及 系统 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 尤其涉及一 种基于人工智能的视频防伪识别方法， 包括： 将 视频按帧分解， 并对各帧中的图片信息进行构图 分析； 根据图像的对比度和构图分析确定各图片 的重点区域； 使用调整亮度的方式将视频识别信 息嵌入非重点区域， 并在视频四角的像素点中利 用颜色信息存入视频识别信息的位置； 解读防伪 信息的位置， 并通过判定防伪识别是否存在的方 式进行防伪识别。 利用识别视频中非重点区域的 方式， 将视频识别信息嵌入视频各帧中， 在有效 避免了因嵌入明显水印导致视频观感下 降的同 时， 有效提升 了视频识别信息的隐蔽性。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115512276 A 2022.12.23 CN 115512276 A 1.一种基于人工智能的视频防伪识别方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1， 利用视频分解模块， 将视频按帧分解， 并对各帧中的图片信息进行构图分析； 步骤S2， 利用图像划分模块 根据图像的对比度和构图分析确定各图片的重点区域； 步骤S3， 利用防伪嵌入模块使用调整亮度的方式将视频识别信息嵌入非重点区域， 并 在视频四角的像素点中利用颜色信息存 入视频识别 信息的位置； 步骤S4， 当进行防伪识别时， 利用识别 模块解读防伪信 息的位置， 并通过判定防伪识别 是否存在的方式进行防伪识别。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能的视频防伪识别方法， 其特征在于， 对于单个视 频， 其由若干帧画 面组成， 其中单个帧对应的画 面为一静态图片， 所述视频分解模块根据该 帧与上一帧的变化， 将发生变化的图片区域设定为重点区域， 静态图片 中重点区域外的各 区域属于非重点区域； 所述视频识别信息为若干像素点组成的图片， 当所述防伪嵌入模块 将视频识别信息嵌入各帧对应的静态图片时， 其与上一帧对应位置的亮度差形成的图片， 与视频识别 信息中的图片相同。 3.根据权利要求2所述的基于人工智能的视频防伪识别方法， 其特征在于， 对于第i帧 图片， 将其非重点区域记为Fi， 其中i=2,3， 4， …， n， n为视频的最大帧数， 所述图像划分模块 将第i帧与第i ‑1帧位于相同区域j的非重点区域进的色相差值记 为Hij， 以确定所述视频识 别信息的嵌入方式， 其中j=1， 2,3， …， m， m为单个图像的区域总数， 图像划分模块中设有第 一预设色相Hα 以及第二预设色相Hβ， 其中0＜Hα＜Hβ， 第一预设色相Hα 为最小感知色相差， 第二预设色相Hβ 为最大感知色相差， 图像划分模块通过对色相的比较确定视频识别信息的 嵌入位置， 若|Hij|≤Hα， 所述图像划分模块判定第j个位置在相邻帧中无变化， 并判断该位置适 合嵌入所述视频识别信息， 并将第j个位置四个角的坐标进行记录， 同时将第j个位置的优 先级设定为2； 若Hα＜|Hij|≤Hβ， 所述图像划分模块判定第j个位置在相邻帧中有变化， 并判断该位 置能够嵌入所述视频识别信息， 并将第 j个位置四个角的坐标进 行记录， 同时根据图像的饱 和度进行进一 步判断； 若Hβ ＜|Hij|， 所述图像划分模块判定第j个位置包含重点区域， 并判断该位置不能嵌 入所述视频识别 信息。 4.根据权利要求3所述的基于人工智能的视频防伪识别方法， 其特征在于， 对于第i帧 图片的第j个区域， 将其与第i ‑1帧的第j个区域的颜色饱和度差值为Sij； 所述图像划分模 块中设有第一预设饱和度差Sα 以及第二预设饱和度差Sβ， 其中0＜Sα ＜Sβ， 第一预设饱和度 差Sα 为最小感知饱和度差， 第二预设饱和度差Sβ 为最大感知饱和度差， 将所述Sij与第一预 设饱和度差Sα 以及第二预设饱和度差Sβ， 以判定人眼对该区域的变化的敏感性， 若|Sij|＜Sα， 所述图像划分模块判定第j个区域在相邻帧中无变化， 并判断该位置适 合嵌入所述视频识别 信息， 同时将第j个位置的优先级设定为2； 若Sα ≤|Sij|＜Sβ， 所述图像划分模块判定第j个位置在相邻帧中有变化且人眼无法明 显感知， 同时将第j个位置的优先级设定为2； 若Sβ ＜|Sij|， 所述图像划分模块判定第j个位置包含重点区域， 并判断该位置不能嵌 入所述视频识别 信息。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115512276 A 25.根据权利要求4所述的基于人工智能的视频防伪识别方法， 其特征在于， 当第i帧的 各非重点区域中， 若存在优先级为2的区域， 所述防伪嵌入模块选用优先级为2的区域嵌入 所述视频识别信息， 若不存在优先级为2的区域， 所述防伪嵌入模块选用优先级为1的区域 嵌入视频识别 信息， 所述防伪嵌入 模块选定的非重点区域设定为待嵌入区域； 当所述防伪嵌入模块在第 i帧的第j个区域嵌入视频识别信 息时， 防伪嵌入模块将所述 视频识别信息的各像素点制作成亮度为δH且色相与饱和度均为0的图片， 将该图片叠加入 所述待嵌入区域并将叠加后的图片对应的帧设定为防伪识别帧。 6.根据权利要求5所述的基于人工智能的视频防伪识别方法， 其特征在于， 当所述防伪 嵌入模块将所述视频识别信息嵌入对应帧的同时， 所述防伪嵌入模块设定所述带嵌入区域 中嵌入视频识别信息的四个角的像素对应的坐标分别为 （xi1， yi1） 、 （xi2， yi2） 、 （xi3， yi3） 以及 （xi4， yi4） ， 其嵌入的所述视频识别 信息的亮度为 δH； 所述防伪嵌入模块将所述防伪识别帧对应的静态图片中的四个角的像素设定为信息 像素， 并将其对应的色彩C1、 C2、 C3以及C4的RGB值设定为C1 （ δH， xi1， yi1） 、 C2 （ δH， xi2， yi2） 、 C3 （ δH， xi3， yi3） 以及C4 （ δH， xi 4， yi4） 作为识别点与对应 像素进行替换。 7.根据权利要求6所述的基于人工智能的视频防伪识别方法， 其特征在于， 对于单个已 经嵌入所述视频识别信息的视频， 所述识别模块将其中任一帧的对应静态图像进行分析， 根据该图像的四个角的像素点解析出该图片的嵌入所述视频识别信息的位置， 并根据原亮 度将该区域反向解析， 使视频识别 信息出现。 8.一种使用权利要求1 ‑7任一项权利要求所述方法的基于人工智能的视频防伪识别系 统， 其特征在于， 包括： 视频分解模块， 用以将视频分解 为若干帧， 并将各帧进行编号以待嵌入视频识别 信息； 图像划分模块， 其与所述视频分解模块相连， 用以将视频中的各帧中的重点内容与非 重点内容进行识别和分离， 用以嵌入所述视频识别 信息； 防伪嵌入 模块， 其与所述图像划分模块项链， 用以将所述视频识别 信息嵌入 对应位置； 识别模块， 其与所述视频分解模块项链， 用以识别视频中出现的所述视频识别 信息。 9.根据权利要求8所述的基于人工智能的视频防伪识别系统， 其特征在于， 所述图像划 分模块与 互联网连接， 并根据 互联网中的热点内容对各图像的重点区域进行进一步识别， 以避免因热点问题将当前 热点部分划分入所述非重点区域中。 10.根据权利要求9所述的基于人工智能的视频防伪识别系统， 其特征在于， 所述识别 模块在进 行视频防伪识别时， 以随机方式抽取视频中任意一帧对应图像作为识别对象进 行 识别。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115512276 A 3