幀融合框架下視頻拷貝檢測算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)上視頻量的爆發(fā)式增長，視頻拷貝檢測對于數(shù)字版權(quán)保護(hù)、媒體內(nèi)容跟蹤、跨媒體內(nèi)容的檢索都有著重要的意義。基于內(nèi)容的視頻拷貝檢測(Content Based Copy Detection)簡稱視頻拷貝檢測(CBCD)，其目標(biāo)是判斷一個經(jīng)過視頻變換處理的查詢視頻是否拷貝了某一參考視頻中的內(nèi)容，如果發(fā)生了拷貝，那么如何精準(zhǔn)的定位出拷貝在查詢視頻和參考視頻中出現(xiàn)的位置?；谛蛄衅ヅ浜突趲诤系姆椒ㄊ钱?dāng)前視頻拷貝檢測的兩個主流方法。由于基

2、于序列匹配的方法以一個固定窗口為檢測單元，其不能靈活處理長視頻流中子片段拷貝檢測的情況。而基于幀融合的方法利用時間一致性信息為查詢序列構(gòu)造一段參考序列，很好的解決了這一問題。然而，基于幀融合的拷貝檢測方法又引入了一些新的問題。首先，由于需要處理大量的返回參考幀而使該方法具有較高的時間復(fù)雜度，而一個典型的平均采樣策略不僅進(jìn)一步增加了幀融合的計(jì)算復(fù)雜度，還增大了拷貝檢測的虛警率。其次，典型幀融合算法的輸出通常是一條反映了拷貝片段發(fā)生位置的路

3、徑，這些路徑是由參考視頻關(guān)鍵幀組成的，然而這些路徑并不都是拷貝發(fā)生情況的真實(shí)反映，也就是存在虛假路徑的問題。為了解決幀融合拷貝檢測方法的以上問題，本文在以下方面開展了研究:
　　1.提出兩種基于臨近幀相似性的幀過濾策略。一種方法利用VLAD描述子對圖像進(jìn)行描述，動態(tài)的判定需要依次比較的兩個關(guān)鍵幀，最后通過閾值判定需要過濾的幀;另一種方式在鏡頭內(nèi)直接比較兩相鄰幀距離，再保留每一鏡頭內(nèi)的首尾兩幀。利用兩種方式對參考視頻和查詢視頻進(jìn)行過

4、濾，顯著縮減了冗余幀，保持了較高定位精度。
　　2.提出了一種基于連續(xù)性約束的路徑驗(yàn)證算法。該算法通過判斷交叉路徑上查詢幀和參考幀的連續(xù)性分?jǐn)?shù)累加和來檢驗(yàn)路徑真?zhèn)?。利用此方法對幀融合算法輸出的拷貝路徑進(jìn)行驗(yàn)證，可以顯著提高拷貝定位的準(zhǔn)確性。
　　3.提出一種新的基于幀分塊融合的拷貝檢測算法。該算法通過融合每一時刻的返回列表中所有分塊搜索的結(jié)果，并利用一種區(qū)域交叉連續(xù)約束來約束時間一致性，從而提高拷貝檢測定位的精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表