本文選題：視頻指紋 + Harris檢測(cè)��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2011年24期

【摘要】：在視頻廣告監(jiān)測(cè)的解決方案中,視頻指紋日益受到重視。針對(duì)目前視頻指紋魯棒性不強(qiáng)、匹配方法效率不高或適用度不廣的缺點(diǎn),提出一種快速魯棒的視頻指紋算法:在視頻指紋提取階段,結(jié)合改進(jìn)的Harris檢測(cè)和改進(jìn)的幀間差異法分別提取圖像特征、運(yùn)動(dòng)特征以產(chǎn)生魯棒的視頻指紋;在指紋匹配階段,設(shè)計(jì)了一種分層方案,該方案結(jié)合了典型匹配算法適用度廣、位置敏感哈希(LSH)高效性的優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明,在亮度變換和尺寸變化以及常見的噪聲攻擊中,提取的視頻指紋有較強(qiáng)的魯棒性,提取、匹配的效率高。該方法滿足視頻監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性及實(shí)時(shí)性的要求。
[Abstract]:In the solution of video advertisement monitoring, video fingerprint is paid more and more attention. Aiming at the shortcomings of low robustness, low efficiency and low applicability of video fingerprint, a fast robust video fingerprint algorithm is proposed: in the stage of video fingerprint extraction. Combining the improved Harris detection and the improved inter-frame difference method to extract image features and motion features to produce robust video fingerprint, a layered scheme is designed in the fingerprint matching stage, which combines the typical matching algorithm with wide applicability. Position sensitive Hash LSHs have the advantage of high efficiency. The experimental results show that the extracted video fingerprint is robust and efficient in luminance transform, size change and common noise attack. The method meets the requirements of accuracy and real-time of video monitoring.
【作者單位】： 湘潭大學(xué)智能計(jì)算與信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃(No.2007BAH14B05)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2049848