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1、隨著互聯(lián)網(wǎng)上視頻量的爆發(fā)式增長(zhǎng),視頻拷貝檢測(cè)對(duì)于數(shù)字版權(quán)保護(hù)、媒體內(nèi)容跟蹤、跨媒體內(nèi)容的檢索都有著重要的意義。基于內(nèi)容的視頻拷貝檢測(cè)(Content Based Copy Detection)簡(jiǎn)稱視頻拷貝檢測(cè)(CBCD),其目標(biāo)是判斷一個(gè)經(jīng)過(guò)視頻變換處理的查詢視頻是否拷貝了某一參考視頻中的內(nèi)容,如果發(fā)生了拷貝,那么如何精準(zhǔn)的定位出拷貝在查詢視頻和參考視頻中出現(xiàn)的位置?;谛蛄衅ヅ浜突趲诤系姆椒ㄊ钱?dāng)前視頻拷貝檢測(cè)的兩個(gè)主流方法。由于基
2、于序列匹配的方法以一個(gè)固定窗口為檢測(cè)單元,其不能靈活處理長(zhǎng)視頻流中子片段拷貝檢測(cè)的情況。而基于幀融合的方法利用時(shí)間一致性信息為查詢序列構(gòu)造一段參考序列,很好的解決了這一問(wèn)題。然而,基于幀融合的拷貝檢測(cè)方法又引入了一些新的問(wèn)題。首先,由于需要處理大量的返回參考幀而使該方法具有較高的時(shí)間復(fù)雜度,而一個(gè)典型的平均采樣策略不僅進(jìn)一步增加了幀融合的計(jì)算復(fù)雜度,還增大了拷貝檢測(cè)的虛警率。其次,典型幀融合算法的輸出通常是一條反映了拷貝片段發(fā)生位置的路
3、徑,這些路徑是由參考視頻關(guān)鍵幀組成的,然而這些路徑并不都是拷貝發(fā)生情況的真實(shí)反映,也就是存在虛假路徑的問(wèn)題。為了解決幀融合拷貝檢測(cè)方法的以上問(wèn)題,本文在以下方面開(kāi)展了研究:
1.提出兩種基于臨近幀相似性的幀過(guò)濾策略。一種方法利用VLAD描述子對(duì)圖像進(jìn)行描述,動(dòng)態(tài)的判定需要依次比較的兩個(gè)關(guān)鍵幀,最后通過(guò)閾值判定需要過(guò)濾的幀;另一種方式在鏡頭內(nèi)直接比較兩相鄰幀距離,再保留每一鏡頭內(nèi)的首尾兩幀。利用兩種方式對(duì)參考視頻和查詢視頻進(jìn)行過(guò)
4、濾,顯著縮減了冗余幀,保持了較高定位精度。
2.提出了一種基于連續(xù)性約束的路徑驗(yàn)證算法。該算法通過(guò)判斷交叉路徑上查詢幀和參考幀的連續(xù)性分?jǐn)?shù)累加和來(lái)檢驗(yàn)路徑真?zhèn)?。利用此方法?duì)幀融合算法輸出的拷貝路徑進(jìn)行驗(yàn)證,可以顯著提高拷貝定位的準(zhǔn)確性。
3.提出一種新的基于幀分塊融合的拷貝檢測(cè)算法。該算法通過(guò)融合每一時(shí)刻的返回列表中所有分塊搜索的結(jié)果,并利用一種區(qū)域交叉連續(xù)約束來(lái)約束時(shí)間一致性,從而提高拷貝檢測(cè)定位的精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表
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