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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、計算機技術(shù)及多媒體技術(shù)的不斷進步和智能移動終端的逐漸普及,網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長。網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)雖然給人們的日常生活帶來了極大的便利性,但同時內(nèi)容不安全、不健康的視頻也給社會帶來了巨大危害和不利影響。由于互聯(lián)網(wǎng)的開放性且隨著視頻編輯軟件功能的不斷創(chuàng)新和豐富,使得人們可以越來越容易的獲取、編輯和再發(fā)布視頻等操作,如何有效的監(jiān)管視頻內(nèi)容安全已成為一個網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管的新難點?;趦?nèi)容的視頻指紋作為一項極具潛力和新穎的技術(shù)手段
2、,已受到越來越多的企業(yè)和安全研究機構(gòu)的廣泛關(guān)注和研究。
視頻指紋一般應(yīng)滿足魯棒性、準確性和一定的實時性。本文介紹了已有的基于視頻內(nèi)容的指紋提取算法,并分析了它們存在的問題和不足。為了進一步研究基于內(nèi)容的視頻指紋算法,論文的主要工作如下:
首先,分析了目前網(wǎng)絡(luò)視頻業(yè)務(wù)面臨的內(nèi)容安全監(jiān)控的相關(guān)問題,說明了論文內(nèi)容研究的背景和意義,并介紹了國內(nèi)外目前針對網(wǎng)絡(luò)視頻內(nèi)容安全監(jiān)控的研究現(xiàn)狀。
接著,闡述了面向視頻內(nèi)容安
3、全監(jiān)控的相關(guān)機制和技術(shù)。分別討論了信息隱藏技術(shù)中數(shù)字水印和數(shù)字指紋在數(shù)字產(chǎn)品內(nèi)容保護方面的應(yīng)用,主要介紹了基于視頻內(nèi)容的指紋提取算法并分析了它們的性能。
然后,介紹了 SURF算法的基本概念。為了降低指紋提取過程的時間開銷和提升K-means聚類算法的運算效率,本文對SURF算法作了改進:一方面采用同心圓形式的特征描述子計算窗口,不僅降低了描述子特征矢量的維度,同時也省去了特征點方向分配的運算;另一方面通過加入對角線的哈爾模板
4、,增強特征描述子的表達能力。并通過Matlab仿真平臺驗證了改進后的SURF算法擁有較好的準確性和魯棒性。
最后,本文介紹了 K-means聚類算法和視覺詞匯的概念,并在前面的基礎(chǔ)上提出了視頻指紋的生成方法。由于指紋的生成使用了視頻的局部不變性特征,保證了指紋的準確性和魯棒性,同時視覺詞匯概念的引入,使得視頻指紋便于存儲和檢索匹配。并通過Matlab仿真平臺對本文提出的視頻指紋提取算法做了驗證,從結(jié)果可知該方法具有較好的魯棒性
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