本文選題：近重復(fù)檢測(cè) + 視頻檢索��； 參考：《復(fù)旦大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：視頻是信息最豐富的載體,隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的突飛猛進(jìn),人們的交互和信息傳遞方式也從傳統(tǒng)的書信和紙張慢慢遷移到圖片、語音和視頻中。隨著數(shù)字視頻技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)的發(fā)展,加上現(xiàn)代社交網(wǎng)絡(luò)的日新月異,網(wǎng)絡(luò)上數(shù)字視頻的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。因此如何對(duì)這些網(wǎng)絡(luò)上的海量視頻進(jìn)行檢索、管理和版權(quán)保護(hù)就成了現(xiàn)在一個(gè)比較大的問題。其中一個(gè)比較突出的問題就是這些網(wǎng)絡(luò)視頻中存在著大量的近重復(fù)(near-duplicate)的視頻。這些大量重復(fù)的視頻不僅浪費(fèi)了比較寶貴的存儲(chǔ)空間,而且對(duì)于后期的檢索和維護(hù)也帶來諸多不便。對(duì)于視頻的近重復(fù)檢索不僅具有深遠(yuǎn)的學(xué)術(shù)價(jià)值,而且能帶來可觀的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,可以提高網(wǎng)絡(luò)視頻的管理、檢索和瀏覽效率,還可以提供新聞圖像的跟蹤、版權(quán)保護(hù),甚至現(xiàn)在商業(yè)的搜索引擎都已經(jīng)提供基于圖片和視頻的近重復(fù)檢索技術(shù)的圖像和視頻搜索。 本論文首先會(huì)介紹下現(xiàn)有框架各個(gè)部分算法的發(fā)展歷史,然后會(huì)另辟蹊徑,把這些算法組合成一個(gè)新的框架,并應(yīng)用其來解決視頻的近重復(fù)檢索問題,最后把本文的算法框架和現(xiàn)有的算法做個(gè)比較,并闡明各自的優(yōu)缺點(diǎn)。 本論文的主要工作如下：首先簡(jiǎn)單介紹一下現(xiàn)有視頻近重復(fù)檢測(cè)理論的基本框架、研究現(xiàn)狀、研究方向等等,并從視頻近重復(fù)檢測(cè)理論的研究框架中截取部分進(jìn)行比較詳細(xì)的闡述；比如視頻的幀、關(guān)鍵幀、鏡頭和場(chǎng)景分割等等。挑選出比較經(jīng)典的算法進(jìn)行重點(diǎn)介紹,并說明其存在的缺陷。然后對(duì)于采用的關(guān)鍵點(diǎn)特征(key point feature)做一個(gè)重點(diǎn)描述。包括其算法框架、發(fā)展的歷史、有哪些經(jīng)典的關(guān)鍵點(diǎn)特征的提取算法,以及其存在的缺陷和待改進(jìn)和提高的地方。局部特征是孤立的特征,其擁有良好的抗干擾能力,但是其失去了特征與特征之間的全局性,所以后來的研究者有很多是針對(duì)局部特征的組織全局聯(lián)系的。論文的第三部分會(huì)對(duì)這一塊的研究工作做個(gè)簡(jiǎn)單的回顧。最后利用局部關(guān)鍵點(diǎn)特征和新的特征構(gòu)造和組織框架,提出了一種新的基于局部關(guān)鍵點(diǎn)特征的視頻近重復(fù)檢測(cè)算法。并將現(xiàn)有的算法跟以往的經(jīng)典算法做了比較。
[Abstract]:Video is the most informative carrier. With the rapid development of network technology, people's interaction and information transfer from traditional letters and paper to pictures, voice and video. With the development of digital video technology and network transmission technology, and the rapid development of modern social networks, the amount of digital video data on the network has increased exponentially. Therefore, how to retrieve, manage and protect the massive video on these networks has become a big problem. One of the more prominent problems is the existence of a large number of near-repeated near-dual video in these network videos. These repeated videos not only waste valuable storage space, but also bring much inconvenience to the later retrieval and maintenance. The near-repeated retrieval of video not only has profound academic value, but also brings considerable economic value. It can improve the efficiency of network video management, retrieval and browsing, and also provide news image tracking and copyright protection. Even commercial search engines now offer image and video search based on near-repeated retrieval of images and videos. This paper first introduces the development history of each part of the existing framework algorithms, and then will find a new way to combine these algorithms into a new framework, and use them to solve the problem of near-repeated video retrieval. Finally, the algorithm framework and existing algorithms are compared, and their advantages and disadvantages are clarified. The main work of this thesis is as follows: firstly, the basic frame, research status and research direction of the existing video near-repetition detection theory are briefly introduced. And from the research framework of the theory of video near-repetition detection, the interception part is described in detail, such as the frame of video, key frame, shot and scene segmentation and so on. Select a more classical algorithm to focus on the introduction, and explain its shortcomings. Then the key point features are described. Including its algorithm framework, history of development, what are the classic key point feature extraction algorithm, as well as its shortcomings and areas for improvement and improvement. Local feature is an isolated feature, which has good anti-jamming ability, but it loses the global character between feature and feature. The third part of this paper will do a simple review of this piece of research work. Finally, using the local key point feature and the new feature structure and organization framework, a new video near-repetition detection algorithm based on the local key point feature is proposed. The existing algorithms are compared with the previous classical algorithms.
【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1947504