刘可盈 高琦琛 袁禾 王嘉敏 裴听雨

摘   要：近年来，古装剧在传统文化传播中扮演着重要角色，如何检测其是否符合时代背景、将与历史朝代不符的错误作出标记，成為研究的重要课题。文章基于图像识别技术，设计并实现了“影视剧图像帧检测系统”，运用深度学习的神经网络手段，按多层次设计出人工神经网络，对目标进行特征点提取和识别检测，有效地找出影视剧中不符合历史场景的因素，极大地加深用户的观影体验，在一定程度上提高了图像识别的准确性和影视的收视率。

关键词：图像识别;深度学习;影视图帧;检测系统

随着互联网时代的到来，网络视频流量日新月异地增长，用户大都喜欢观看具有时代特征的电影或电视剧，其中，古装剧偏多。由于古装剧所演绎的内容年代久远，演员的衣着搭配、影视中的场景有时会不符合当时的背景，造成极大的失误。因此，为提高用户的观影感受，减轻影视剧制作人的负担，保证每一部电影或电视剧中涉及的人物及场景符合当时的背景显得尤为重要。本文提出的“影视剧图像帧检测系统”，通过开发一款可靠、有效、新颖的图像检测APP，来检测影视剧中不符合历史场景的因素，大大地减少导演和制片人的工作任务，解决了目前影视剧及生活中服装及场景存在的一些问题。

1    研究现状

近年来，图像识别借助深度学习技术得到了较大的发展，被广泛应用到国内外各个领域中。有学者将图像识别技术运用到影视剧图像帧的检测中，李宗民[1]针对现有的检索场景和服装框架问题，即因服装款式识别优化存在服装信息丢失和场景款式识别的问题，提出了一种新的服装分割方法和基于跨域字典学习的服装款式识别。吴锐航[2]提出一种基于尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）特征的新的图像信息检索算法，应用到基于内容的图像信息检索中，并且改进传统的图像相似度的方法，对图像的内容进行准确、快速地扫描。Kiapour[3]提出了使用经典的Imagenet作为提取服装及场景特征的深度网络，对专门的数据进行多次针对性的训练，使得网络特征更具显著。图像识别技术越来越多地渗透到日常生活中，为了提高收视率以及使古装剧的各个场景更加准确，图像识别技术为影视剧中场景是否符合历史背景提供了新的思路。

2    研究内容

2.1  研究目标

本项目旨在利用图像处理和识别技术，研发一种可识别出演员的穿着搭配以及拍摄场景是否符合拍摄需要的软件。运用深度学习的神经网络技术，在基于图像识别技术上，按多层次设计出人工神经网络，对目标进行特征点提取分析和识别检测，有效地找出影视剧中不符合历史场景的因素。

2.2  研究方法

基于特征点的图像匹配[4]，通过锁定某一帧的图像，调取数据库中和该图像类似的衣服或场景有关元素的图片，进行边缘提取两幅图片的特征点，并在相应特征点附近区域进行像素灰度相关性的计算，通过相关系数来判断两幅图像是否为同一时期的场景。基于特征点的图像匹配流程如图1所示。

3    功能实现

首先，用户向APP中传入图像;其次，系统利用深度学习，提取图像中的人物配饰服装的特征点，在预先处理过的数据库中进行遍历搜索和分析;最后，返回与输入图像特征匹配度最高的图像，同时，鉴定原有图像中服饰及场景等因素是否准确，给出判断结果。系统模块介绍如下。

3.1  交互模块

通过APP与用户进行交互。用户上传图片后，APP有两个功能选择：（1）历史分析，检测到图片上的东西（比如衣服）的背景。（2）历史鉴定，检测上传的图片中人物或场景是否符合当时的历史背景。

3.2  展示模块

搭建关于此系统的官方网站，全方位、立体化地向广大用户展示推广本产品，扩大影响力。同时，提供配套APP下载与升级服务、接受用户的反馈意见、不断完善系统、提供更高质量的服务。

3.3  APP页面展示

登录页面如图2所示，历史鉴定如图3所示，历史分析如图4所示，“我的页面”如图5所示。

4    结语

本系统利用深度学习中的图像识别技术，实现了一种可识别出演员穿着搭配以及拍摄场景是否符合拍摄需要的APP，通过对特征点的图像进行匹配，鉴别出影视剧中不符合时代背景的画面，能够有效保证影视剧的画面质量，对于影视剧制作人的工作效率和影片的精准度的提高具有重大的意义。

[参考文献]

[1]李宗民，李妍特，刘玉杰，等.结合层次分割和跨域字典学习的服装检索[J].中国图像图形学报，2017（3）：358-365.

[2]吴锐航.基于SIFT特征的图像检索技术研究[D].厦门：厦门大学，2007.

[3]KIAPOUR M H，HAN X，LAZEBNIK S，et al.Where to buy it：matching street clothing photos in online shops[C].Beijing：IEEE International Conference on Computer Vision，2015.

[4]张瑞倩.基于特征点图像匹配的面部识别方法[J].科技风，2014（7）：122-123.