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文檔簡介
1、在網(wǎng)絡(luò)上,由于視頻經(jīng)常被復(fù)制、編輯并重新上傳,導(dǎo)致出現(xiàn)了很多相似甚至重復(fù)的視頻,對視頻進(jìn)行基于內(nèi)容的相似性檢索可以有效解決該類問題,對于視頻內(nèi)容的發(fā)布商以及監(jiān)管者而言,對視頻內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)管也依賴于視頻的相似性檢索。伴隨著視頻數(shù)據(jù)的成倍增多和網(wǎng)絡(luò)視頻用戶的持續(xù)增長,如何對大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行高效快速地檢索成為研究的熱點(diǎn)問題。
為此,本文采用SimHash算法對視頻關(guān)鍵幀構(gòu)建特征,從而將海量視頻檢索問題轉(zhuǎn)化為漢明距離檢索問題,在此基礎(chǔ)
2、上提出一種基于Bloom Filter算法進(jìn)行漢明距離檢索的方法,該方法對 SimHash簽名庫中所有簽名窮舉其漢明距離在 K以內(nèi)的所有簽名,并將Bloom Filter結(jié)構(gòu)匯總在一起組成類似BitMap的結(jié)構(gòu),最終查詢漢明距離時(shí),只需要計(jì)算 BitMap的并集,提高了查詢效率。針對海量視頻檢索提取特征存在的空間復(fù)雜度問題,引入MapReduce框架,設(shè)計(jì)MapReduce算法進(jìn)行分布式處理解決了空間復(fù)雜度較大的問題。
本文創(chuàng)
3、新工作如下:
1)針對現(xiàn)有SimHash簽名匹配存在的時(shí)間復(fù)雜度較高的問題,引入Bloom Filter結(jié)構(gòu),改進(jìn) SimHash簽名查找的方式,通過 CC_WEB_VIDEO實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的測試表明,在保證召回率與準(zhǔn)確率的前提下,本文方法與Zhang基于LSH的方法相比,視頻數(shù)量達(dá)到12790時(shí),算法執(zhí)行效率提高2倍。
2)針對海量視頻檢索中提取特征、構(gòu)建索引存在的時(shí)間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度均較高的問題,引入MapRedu
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