大規(guī)模視頻集中的近重復檢測.pdf

1、近幾年來,近重復視頻檢測成為了視頻檢索中的熱門研究,在版權(quán)保護、視頻監(jiān)控、主題檢測與跟蹤等方面也具有很廣闊的應用前景。考慮到近重復視頻檢測的應用要求,研究一種具有準確率更高和檢測效率更快的視頻近重復檢測方法很有必要。本論文針對這兩個目標和要求,完成的主要研究工作如下:
　　1.概述了目前近重復視頻檢測的研究意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及現(xiàn)有的三種近重復檢測算法,并從圖像相似性檢測的關(guān)鍵技術(shù)引出近重復視頻檢測的實現(xiàn)步驟,重點介紹了鏡頭邊界

2、檢測、關(guān)鍵幀提取、特征提取以及索引結(jié)構(gòu)的相關(guān)知識。
　　2.提出了基于鏡頭時序一致性特征的級聯(lián)式近重復視頻檢測算法。在對現(xiàn)有的近重復視頻檢測算法進行分析的基礎上進一步研究,借鑒結(jié)合全局特征和局部特征進行級聯(lián)式檢測的思想,利用視頻序列本身固有的連續(xù)一致性,在鏡頭層次定義了一種新的時序一致性特征來代表視頻鏡頭的時序信息,在進行關(guān)鍵幀的特征提取之前提取出各鏡頭的時序一致性特征,預先濾除了一部分與查詢視頻不相同的視頻,再結(jié)合使用全局特征和

3、局部特征對余下的視頻進行更精確地檢測。
　　3.使用改進的邊緣輪廓差值法進行鏡頭邊界檢測,引入重疊圖像分塊方法提取全局分塊顏色特征,并使用SURF算法提取局部特征,以實現(xiàn)較好的準確率,并使用k-d樹型索引結(jié)構(gòu)實現(xiàn)特征的快速最近鄰搜索。
　　通過進行三種形式的實驗,在驗證了本文方法的有效性和準確性之后,將本文方法應用到大規(guī)模視頻集CC_WEB_VIDEO的近重復檢測中,與現(xiàn)有常用的三種方法進行性能比較,并進行結(jié)果分析,本文方法