本文選題：多特征綜合 + 視頻拷貝檢測�。� 參考：《南京大學》2013年碩士論文

【摘要】：隨著計算機、網絡和多媒體技術的不斷發(fā)展與普及,數(shù)字視頻數(shù)據(jù)成倍增長。網絡上的視頻常常會在沒有任何監(jiān)督的情況下被任意編輯、復制和轉載,成為很多不同的拷貝版本,這給版權保護帶來了極大的挑戰(zhàn)。如何在海量視頻數(shù)據(jù)中自動檢測拷貝視頻成為一個亟待解決的技術難題。視頻拷貝檢測是很多應用的核心問題,如改進網頁檢索、廣告監(jiān)控、基于實例的視頻檢索和概念跟蹤等。近來,研究者們對基于內容的視頻拷貝檢測技術進行了很多的研究,但是效果一直不佳。視頻拷貝檢測技術的一個核心問題就是怎樣提高拷貝檢測技術對多種多樣的拷貝變換的魯棒性,其研究重點在于尋找對各種拷貝變換都具有魯棒性的特征來描述視頻內容；視頻拷貝檢測的另一個核心問題是如何進一步提高視頻拷貝檢測的精度,其研究重點在于尋找適當?shù)囊曨l相似度匹配算法。針對以上問題,本文提出了一種基于多特征綜合的視頻拷貝檢測技術來提高系統(tǒng)對于多種拷貝變換的魯棒性,并提出了多種優(yōu)化手段來提高檢索的精度。實驗結果表明,該套方案對多種拷貝變換具有很強的魯棒性,并且能夠得到比較好的檢測精度。在此基礎上,本文進一步提出了對拷貝變換的類型進行判別,并根據(jù)這個信息對檢索結果做進一步的精化的技術思路,取得了不錯的實驗效果。本文的主要工作如下：1. 由于拷貝變換的多樣性和綜合性,單一特征難以獲得很好的檢測效果。本文提出了一種多特征綜合的方法來提高視頻拷貝檢測的效果。本文綜合了傳統(tǒng)的局部和全局視覺特征,這種多特征綜合的策略可以提高檢測系統(tǒng)對于不同拷貝變換的魯棒性,并做到比較好的召回率,主要解決了海量視頻數(shù)據(jù)的高效快速的關鍵幀的粗檢索。2.在海量視頻關鍵幀的粗檢索結果基礎上,為了提檢索精度,本文又提出了對拷貝視頻進行精確的相似度度量。由于視頻精確的相似性比對包含兩個方面：關鍵幀內容相似度比對和視頻相似度比對。在精確的關鍵幀內容相似度比對階段中,本文提出使用基于非正交二值子空間的歸一化互相關對視頻關鍵幀內容進行更精細的比對,過濾掉關鍵幀粗檢索結果中的無效幀,以提高拷貝視頻關鍵幀內容相似度計算的效果。為了得到最終的視頻拷貝檢測結果,在視頻的相似度比對階段,我們使用一種改進的基于時序一致性的幀序列匹配方法,由幀級別的結果得到視頻級別的最終結果,這種方法可以使得正確結果和錯誤結果的區(qū)分度更大,以便更好地降低檢測的錯報率,提高檢測的準確率。3. 本文最后還研究了對視頻拷貝檢測中的拷貝變換方式判別技術。我們不僅要在海量數(shù)據(jù)中精確的檢索到拷貝視頻,還要對生成拷貝視頻的拷貝變換方法進行判別。這可以為知識產權保護等應用中的盜版取證打下基礎,并且可以為挖掘不同拷貝變換與特征和相似度比對方法的選取之間更深層關系做準備。最后在此基礎上我們對視頻拷貝的檢測結果進行了進一步的優(yōu)化。
[Abstract]:With the development and popularization of computer , network and multimedia technology , digital video data has grown exponentially . The video on the network is often arbitrarily edited , copied and reproduced without any supervision , it becomes a great challenge to copyright protection .
Another core problem of video copy detection is how to improve the accuracy of video copy detection . This paper proposes a method of multi - feature synthesis to improve the effect of video copy detection . In order to improve the accuracy of video copy detection , this paper proposes a kind of improved similarity measure for video coding . In order to obtain the final video copy detection result , we use an improved method of frame sequence matching based on non - orthogonal binary subspace . In the end , we also study the discrimination technology of copy transform in video copy detection . We should not only retrieve the copied video accurately in the mass data , but also discriminate the copy transform method of the generated copy video . This can provide the foundation for the piracy certification in the application of the protection of intellectual property , and prepare the deeper relation between the selection of different copy transformation and feature and similarity ratio . Finally , we further optimize the detection result of video copy .
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2067175