基于內(nèi)容的同源視頻檢測(cè)算法研究.pdf

1、跟隨著時(shí)代發(fā)展的步伐，在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)穩(wěn)步前進(jìn)的基礎(chǔ)上，以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)為代表的Web2.0時(shí)代新格局日漸成熟。而最受廣大用戶的青睞的內(nèi)容不外乎圖片、視頻、音樂(lè)等滿足人視覺(jué)聽覺(jué)享受的多媒體，其中視頻媒體更是占據(jù)了網(wǎng)絡(luò)流量的很大一部分。海量的視頻必然會(huì)造成了同源視頻多份拷貝的泛濫、視頻版權(quán)監(jiān)管的難以實(shí)施、相似性視頻檢索的困難等急需解決的問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，本文將基于內(nèi)容的同源視頻檢測(cè)作為研究對(duì)象來(lái)達(dá)到對(duì)互聯(lián)網(wǎng)視頻的監(jiān)管。

2、　　 本文從預(yù)處理、特征描述符提取、相似內(nèi)容檢索等同源視頻檢測(cè)中存在的問(wèn)題人手分析并開展研究。為同源視頻檢測(cè)問(wèn)題提出一種有效解決方案，達(dá)到提高對(duì)各種視頻變換的健壯性、對(duì)不同源內(nèi)容的區(qū)分性、對(duì)海量環(huán)境下檢索的實(shí)時(shí)性等方面的要求。本文的工作內(nèi)容可以主要?dú)w納為以下三方面：
　　 一．對(duì)于視頻預(yù)處理部分，本文給出了快速視頻背景剔除方法和投影逆變換算法。通過(guò)該部分提出的方法可以有效的將同源視頻在復(fù)制過(guò)程中存在的多種變換進(jìn)行校正，使得在下

3、一部分的特征提取中可以只針對(duì)有意義的無(wú)畸變的視頻區(qū)域進(jìn)行處理。
　　 二．對(duì)于視頻特征描述符提取部分，本文提出了一種基于灰度空間相關(guān)分布熵的視頻描述符提取算法。通過(guò)將視頻幀進(jìn)行分塊以提取各個(gè)子塊的相關(guān)分布熵來(lái)獲取整個(gè)視頻的特征描述符。本方法可以在準(zhǔn)確率和召回率之間達(dá)到一個(gè)很好的平衡，同樣在針對(duì)多種變換的同時(shí)仍然能保證檢測(cè)效果，在區(qū)分性、健壯性和精簡(jiǎn)性上表現(xiàn)不錯(cuò)。
　　 三．最后將同源視頻檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行整合并討論了優(yōu)化檢索方