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申请/专利权人：山东网信安全科技有限公司

摘要：本发明涉及资产身份识别技术领域，具体涉及一种视频网资产身份可信识别方法及系统，包括以下步骤：S1，视频资产获取与预处理：获取目标视频资产的视频数据；S2，多模态数据采集：获取与视频资产相关的多模态数据；S3，多维特征聚合：对视频数据与多模态数据进行多维特征聚合；S4，身份认证特征生成：生成视频资产的身份认证特征码；S5，模型构建与优化：构建视频网资产身份可信识别模型；S6，在线识别与验证：与视频网资产身份可信识别模型中的身份认证特征码进行比对。本发明，提升了身份认证特征的表达力和鲁棒性，确保在复杂和多变的环境中能够准确识别视频资产的身份。

主权项：1.一种视频网资产身份可信识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，视频资产获取与预处理：通过视频网的采集设备获取目标视频资产的视频数据，并对采集的视频数据进行预处理，包括去噪、格式转换和帧序列整理；S2，多模态数据采集：获取与视频资产相关的多模态数据，包括音频数据、传感器数据和文本数据；S3，多维特征聚合：采用图神经网络对视频数据与多模态数据进行多维特征聚合，生成综合性特征矩阵作为视频资产的身份特征，所述多维特征聚合包括：S31，多模态特征表示与标准化：对视频数据、音频数据、传感器数据和文本数据分别进行特征提取，并对提取的特征进行标准化处理，具体包括：S311，视频特征表示：使用卷积神经网络对视频数据的每一帧进行卷积操作，提取空间特征；S312，音频特征表示：使用梅尔频率倒谱系数将音频信号转换为梅尔频率倒谱系数；S313，传感器特征表示：使用傅里叶变换对传感器数据进行快速傅里叶变换，提取频域特征；S314，文本特征表示：使用词向量嵌入将文本数据通过预训练的词向量模型转化为词向量表示；S315，特征标准化：对所有提取的特征进行标准化处理；S32，图结构构建与特征关联建模：将多模态特征映射到图结构中，其中节点表示各模态的标准化特征向量，边表示特征之间的关联，边的权重由特征向量之间的余弦相似度计算得到；S33，图神经网络聚合：采用多层图神经网络对图结构中的特征进行传播和聚合，通过每一层的特征传播机制，逐步融合来自邻居节点的信息，更新节点的特征表示，表示为： ；其中，是第层中节点的特征向量，是节点的邻居节点集合，是边的权重，是归一化常数，和是第层的可学习权重矩阵，是ReLU激活函数；S34，多层特征融合：在图神经网络的最后一层，将所有节点的特征表示聚合，生成综合性特征矩阵，每一行对应一个视频资产的身份特征，表示为： ；其中，为图神经网络的层数，为将所有节点的最终特征向量拼接形成综合性特征矩阵；S4，身份认证特征生成：对综合性特征矩阵进行哈希运算和加密处理，生成视频资产的身份认证特征码；S5，模型构建与优化：基于生成的身份认证特征码，构建视频网资产身份可信识别模型，并通过历史视频数据对视频网资产身份可信识别模型进行优化，具体包括：S51，模型构建：基于生成的身份认证特征码，构建视频网资产身份可信识别模型，识别和区分不同的视频资产身份特征；S52，历史数据集成：收集并整合已存储的历史视频数据及其对应的身份认证特征码；S53，持续优化：基于历史视频数据，通过优化算法对视频网资产身份可信识别模型的参数进行优化调整；S6，在线识别与验证：在视频资产的传输或存储过程中，实时提取目标视频的综合性特征矩阵，并将其与视频网资产身份可信识别模型中的身份认证特征码进行比对，当识别结果与预存的视频网资产身份信息匹配时，确认该视频资产的身份可信，否则，触发警报机制，并记录异常信息。

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