移动端的视频指纹实现

前言

在上一篇文章《移动端图片相似度算法选型》中，我们测试了感知哈希、卷积神经网络、以及基于局部不变特征三种计算图片相似度方式。本篇文章，我们将从工程侧角度，进一步介绍如何将此算法移植到端上，并且如何针对移动端做优化，实现端上视频指纹的生成。

算法选型

在移动端实现视频指纹时，我们需要考虑以下几个因素：

• 算法准确度： 算法的准确度是衡量算法性能的重要指标。
• 算法速度： 算法的速度也是一个重要的考虑因素，因为移动端设备的计算能力有限。
• 算法内存占用： 算法的内存占用也是一个需要考虑的因素，因为移动端设备的内存空间有限。

综合考虑以上因素，我们最终选择了感知哈希算法作为移动端视频指纹的算法。感知哈希算法是一种基于图像哈希的算法，它将图像转换为一个哈希值，然后通过比较哈希值来计算图像的相似度。感知哈希算法的优点是准确度高、速度快、内存占用小。

工程实现

在移动端实现感知哈希算法时，我们需要完成以下几个步骤：

1. 图像预处理： 首先，我们需要对图像进行预处理，包括将图像转换为灰度图像、调整图像大小、以及将图像转换为二值图像。
2. 感知哈希计算： 然后，我们需要计算图像的感知哈希值。感知哈希值是一个64位的整数，它代表了图像的特征。
3. 视频指纹生成： 最后，我们需要将一组连续的图像的感知哈希值拼接起来，形成视频指纹。视频指纹是一个唯一标识符，它可以用来判断两个视频是否相似。

移动端优化

在移动端实现感知哈希算法时，我们需要对算法进行优化，以提高算法的速度和减少算法的内存占用。我们可以通过以下几种方式来优化算法：

• 使用高效的图像处理库： 我们可以使用高效的图像处理库来提高图像预处理的速度。
• 使用高效的哈希算法： 我们可以使用高效的哈希算法来提高感知哈希值的计算速度。
• 减少图像的大小： 我们可以减少图像的大小，以减少算法的内存占用。
• 并行计算： 我们可以并行计算图像的感知哈希值，以提高算法的速度。

端上视频指纹生成

在移动端实现感知哈希算法后，我们就可以在移动端生成视频指纹。视频指纹的生成过程如下：

1. 视频采集： 首先，我们需要使用移动端设备的摄像头采集视频。
2. 视频预处理： 然后，我们需要对视频进行预处理，包括将视频转换为一系列的图像、以及对图像进行预处理。
3. 感知哈希计算： 接下来，我们需要计算每一帧图像的感知哈希值。
4. 视频指纹生成： 最后，我们需要将一组连续的图像的感知哈希值拼接起来，形成视频指纹。

总结

在本文中，我们介绍了如何将视频相似度算法移植到端上，并且如何针对移动端做优化，实现端上视频指纹的生成。我们首先介绍了算法选型、工程实现、移动端优化、端上视频指纹生成等内容。然后，我们详细介绍了如何在移动端实现感知哈希算法。最后，我们总结了端上视频指纹生成的步骤。