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面向互联网应用的视频拷贝检测系统的设计与实现

蒋宇东  
【摘要】:基于内容的视频拷贝检测是多媒体信息处理领域一个重要的问题,对于视频进行快速准确的特征提取,并进行高效的匹配是这项技术中的重点和难点。这一问题成为了学术界讨论的热点,并且取得了较大的进展。特别是近几年来,基于小规模数据集的视频拷贝检测的问题基本已经解决。但是,随着互联网以及大数据处理相关技术的发展,基于大规模的拷贝检测问题仍然亟待解决。如何在海量的数据中高效的检索出视频仍然存在着比较大的挑战。本文采用了当前最佳的图像特征提取技术、图像检索技术以及视频时间序列对齐技术,实现了一种高效的检索算法用于解决大规模拷贝检测中出现的问题。本文的主要内容如下:1.系统的分析了SIFT特征的特点,采用了一种基于最大熵的特征过滤算法,选取更加适合拷贝检测的特征点。该方法可以显著地减少存储空间,提升视频的索引以及检索效率。2.采用基于笛卡尔积的量子化方法对特征向量进行量子化计算,同时利用向量的残差信息,提升了检索速度以及检索的精确度。3.介绍霍夫变换理论,并将霍夫变换用于系统的后处理阶段,保证了系统在关键帧对齐阶段可以高效精确的确定拷贝片段的边界。4.搭建了实验检索系统,构建模拟互联网环境的测试数据集。通过测试结果,展示该系统在基于大规模视频拷贝检测上的良好表现。


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