基于張量分解的視頻拷貝檢測技術(shù).pdf

1、在當前的互聯(lián)網(wǎng)時代，隨著終端設(shè)備和移動互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，用戶可以便利的獲取和發(fā)布視頻，與此同時，隨著各種視頻處理軟件不斷增多，用戶可以方便地對視頻進行各種操作，例如編碼格式的改變、亮度以及對比度的變化、尺度放縮、旋轉(zhuǎn)剪切、添加logo等，這些便利的工具在豐富人們文化娛樂生活的同時，也使得互聯(lián)網(wǎng)中各種內(nèi)容相似或相同的視頻拷貝越來越多，為提高視頻檢索效率，規(guī)范視頻消費環(huán)境，視頻拷貝檢測技術(shù)應(yīng)運而生，并逐漸成為多媒體數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的研究熱點。視

2、頻哈希是視頻拷貝檢測領(lǐng)域的核心技術(shù)，視頻哈希提取視頻的內(nèi)容特征，并把內(nèi)容特征映射為簡約的二值哈希序列。視頻哈希是視頻內(nèi)容的標識符，根據(jù)不同的視頻哈希之間的距離，可以判斷視頻是否為原始視頻的拷貝。
　　本文首先介紹視頻拷貝檢測以及視頻哈希的基本知識，包括視頻拷貝檢測的定義、視頻哈希的定義、性質(zhì)以及評價標準，然后提出一種基于特征融合的視頻拷貝檢測算法，本文的主要貢獻有以下兩點：
　?。?）利用高階張量對視頻建模，融合視頻的全局、

3、局部和時間特征，獲取視頻的多特征融合表達方式。與現(xiàn)有的單特征視頻表示方式和多特征向量拼接的視頻表示方式相比，本文算法提出的多特征融合方式更好的利用了視頻不同特征之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。為充分表征視頻的內(nèi)容，本文融合了視頻的全局特征、局部特征和時域特征，提取灰度直方圖作為全局特征，加速魯棒特征點作為局部特征、歸一化的相鄰幀間像素差作為時域特征，并構(gòu)建視頻張量，通過張量分解得到三個一階張量作為視頻的特征。
　?。?）利用曼哈頓量化方法進行視頻