基于幀差剔除EMS算法的視頻指紋提取技術(shù)研究.pdf

1、用戶生成內(nèi)容是當今互聯(lián)網(wǎng)的重要內(nèi)容來源，分布式的視頻發(fā)布極大地增強了網(wǎng)絡的交互性，提供了可以匹配各種需求的信息。其中尤其以內(nèi)容海量的視頻發(fā)布網(wǎng)站為代表，國外的YOUTUBE、國內(nèi)的優(yōu)酷等都是深受網(wǎng)絡用戶喜愛的視頻平臺，其上累積的視頻內(nèi)容量已經(jīng)非常龐大。
　　視頻發(fā)布的門檻低，監(jiān)管相對寬松導致了很多受到版權(quán)保護的內(nèi)容被復制和翻錄后在網(wǎng)上免費傳播，這對版權(quán)所有人的利益造成了極大的侵害，為了解決這一問題，需要一種合理的監(jiān)測機制，從數(shù)量龐

2、大的視頻數(shù)據(jù)庫中篩選到侵害版權(quán)的內(nèi)容。
　　這一機制需要為每一段視頻生成一個獨一無二的特征標識，因此也稱視頻指紋技術(shù)。目前視頻指紋技術(shù)已經(jīng)成為了視頻內(nèi)容監(jiān)測領域的研究熱點，本文通過對現(xiàn)有技術(shù)的總結(jié)和分析得出：早期的算法大多以幀為單位，注重提取視頻單幀的圖像特征，或直接從數(shù)學角度比較兩個視頻序列的相似度，運算復雜，冗余信息多過。針對這一問題，提出了通過鏡頭劃分剔除冗余信息，提高信息提取的效率的技術(shù)。鏡頭劃分技術(shù)的最終目標是達到機器檢

3、測與的語義單元(鏡頭)完全同步，實現(xiàn)高效而魯棒的視頻指紋提取。
　　本文提出了一種基于能量最小化的鏡頭劃分技術(shù)并設計了相應的視頻指紋結(jié)構(gòu)，這種算法將人眼識別視頻內(nèi)容的主要信息邊緣和顏色兩者協(xié)同考慮，可以高效地完成鏡頭識別，從而滿足版權(quán)侵害視頻內(nèi)容檢測的需求。
　　本文通過 matlab對所提出算法進行了仿真實驗與分析，該算法對時間復雜度進行了較好的優(yōu)化。通過理論分析和仿真檢驗可見，改進后的算法效率有較大的提升，同時對視頻后期