基于改进的多特征哈希的近重复视频检索

随着互联网的迅速发展,产生了大量的近重复视频。文章提出了一种改进的哈希算法提高近重复视频的检索准确性,根据语义哈希对图像检索的原理,对算法中的邻接矩阵进行改进。邻接矩阵表示KNN图中样本间的邻接关系,文中不再使用0和1两个值表示样本间的邻接关系,而是引入高斯核函数来表示,提高了模型的检索精度。实验结果表明所提出的方法具有更高的检索精度。

基于稀疏自动编码器的近重复视频检索

随着互联网的迅速发展,网摘络上产生了大量的近重复视频,要如何快速精确地检测出这些近重复视频成为研究的热点。本文提出了一种基于稀疏自动编码器的视频特征提取模型,用于近重复视频检索。先用稀疏自动编码器提取视频关键帧的特征,然后根据视频间匹配的关键帧数占视频所有关键帧数的比例来度量视频的相似性。实验结果表明所提出的方法取得了较好的检索精度。

面向多畸变稳健性的图像归因算法

随着多媒体编辑软件和生成式神经网络的发展,数字图像的可信度正在不断削弱。作为一种新兴的溯源式取证技术,图像归因回溯需分析图像的可信源和可视化图像的编辑性改变,因而能够有效对抗恶意篡改并辅助群体和个人对图像信息形成正确判断。但是目前的图像归因方法对网络空间中常见的几何变形和信号压缩表现不够稳定,特别是对于图像同时包含多种畸变的情况。为此,文章提出一种多畸变稳健的图像归因方法,该方法基于一种正交且协变的图像局部表征策略,具有对多种几何变换和信号损失的稳健性,同时设计了面向稀疏域和稠密域表征任务的两种快速计算方案。由此形成的图像归因方法能够有效回溯可信数据库中的近重复图像源,矫正待分析图像的几何姿态,并可视化潜在的图像篡改区域。该方法对网络空间中的多种良性变换具有稳健性,同时保持对恶性内容篡改的敏感性。仿真结果表明,该方法具有更优的篡改检测稳健性和综合检测精度,同时具有更优的特征紧凑性和实现成本。