基于时空域信息融合的视频拷贝检测算法研究

为了有效利用视频独有的时空域特性来提高视频拷贝检测算法的鲁棒性和精度,提出一种基于时空域信息融合的快速拷贝检测算法。该算法包括基于时空域信息融合的指纹提取算法、基于倒排索引的匹配搜索算法和结合异步滑窗策略的基于匹配状态机的匹配搜索算法。指纹提取算法首先将视频分段形成时空域信息帧,然后对该信息帧进行分块,提取DCT系数后,利用其中值进行阈值化得到视频指纹。基于倒排索引的搜索算法根据指纹的二值性特点建立倒排索引表,然后通过索引表快速查询指纹。结合异步滑窗策略的基于匹配状态自动机的搜索算法,利用与最近邻之间的匹配状态来改变搜索范围和步长,而异步滑窗策略通过对在线和离线过程采用不同的提取策略,减少搜索量,加快搜索速度。实验结果表明,提取的指纹对噪声模糊、添加字幕、空间偏移、旋转、掉帧具有较好的鲁棒性,同时提出的搜索方案在时间效率上也有较大的提升。

基于镜头时长和纹理信息的视频拷贝检测

在视频拷贝检测中,检测速度和检测精度不能同时达到最优。为此,提出一种基于镜头时长和纹理信息的视频拷贝检测方法。以镜头时长作为特征建立倒排索引,并放入数据库,对查询视频进行分割,将其与数据库匹配,得到初次拷贝检测结果,分析关键帧序列的纹理复杂度得到最终的拷贝检测结果。实验结果表明,该方法的检测速度较快,查准率和查全率均为1。

融合局部特征和全局特征的视频拷贝检测

近年来,出于保护版权以及避免资源浪费等需要,基于内容的视频拷贝检测技术成为了一大研究热点。为了克服局部特征和全局特征的缺陷,该文提出了融合局部特征和全局特征的视频拷贝检测算法。该算法结合了分块Harris角点和分块亮度顺序,避免了采用单一特征鲁棒性差的问题,能够适应视频图像的重编码、亮度、局部遮挡和水平翻转等变化。此外,该文提出了基于信息熵的关键帧提取算法,优化了关键帧的选取;同时结合倒排索引的技术,极大地提高了检索效率。实验表明:该算法能有效地提高视频拷贝检测的准确性,同时在速度上也满足应用需要。