視頻流內(nèi)容檢測(cè)技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及流媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，視頻分享網(wǎng)站及門戶網(wǎng)站的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，這些應(yīng)用在為人們提供方便的同時(shí)，也帶來(lái)了各種各樣的問(wèn)題，比如通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)布非法有害視頻及盜版內(nèi)容等，網(wǎng)絡(luò)廣告播放效果是否符合合同規(guī)定等，對(duì)在線海量視頻進(jìn)行有效的內(nèi)容監(jiān)管成為急需解決的問(wèn)題，視頻內(nèi)容檢測(cè)及其研究成果有著迫切的應(yīng)用需求和市場(chǎng)前景。本文介紹了視頻內(nèi)容檢測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀及背景，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)實(shí)時(shí)視頻流內(nèi)容檢測(cè)系統(tǒng)。首先，研究了現(xiàn)有的分割鏡頭及提取關(guān)鍵幀的算法，

2、并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，分塊直方圖法是實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)系統(tǒng)的最好分割方法；其次，從關(guān)鍵幀中提取SIFT局部視覺(jué)特征并在候選數(shù)據(jù)中進(jìn)行匹配。局部特征數(shù)據(jù)具有高維和多量的特性，為了解決SIFT特征匹配效率較低的問(wèn)題，本文采取的特征匹配策略是高維點(diǎn)集層次化索引技術(shù)：首先生成高層抽象特征并對(duì)其建立一次索引，其次對(duì)底層局部特征建立二次索引，并且在抽象特征與其對(duì)應(yīng)的高維點(diǎn)集之間建立映射關(guān)系；最后，介紹在線廣告播放次數(shù)檢測(cè)系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)表明，本