基于内容的视频拷贝检测分析

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1、基于内容的视频拷贝检测研究摘要随着互联网技术的发展和多媒体技术的不断完善，多媒体信息呈现爆炸式的增长，每天都有大量的视频产生，流传和被编辑。基于内容的视频拷贝检测作为视频的组织管理和版权保护的重要手段，己经成为多媒体信息检索领域的研究热点。本文提出了一个对于尺度变化具有不变性的基于Hessian矩阵和Gabor函数兴趣点检测方法Hessian一GaborDeteetor。该方法首先利用基于Hessian矩阵的ScaleAdaptedHessian矩阵检测候选的兴趣点，并定位了兴趣点的空间位置，然后再利用基于Gabor小

2、波的特征尺度提取算子计算候选兴趣点的特征尺度，从而获得具有尺度不变特性的局部兴趣点。实验结果表明，与Harris角点检测子、DOG算子，Harris一Laplacc等方法相比，Hessian一Gabo1’Dctector能够降低局部兴趣点检测时间，并且对于小尺度变换有较高的检测率;本文所提出的将Hessian一GaborDetector与梯度序数特征以及固定点内积方法相结合进行图像的匹配实验，通过与SIFT等特征进行对比，在保持与SIFT特征相似的匹配正确率的同时，极大地降低了计算时间和内存的使用率。将Hessian一

3、GaborDetector、梯度序数特征以及固定点内积方法相结合应用在视频拷贝检测中，与现有的方法相比，能够显著地提高检测效率。关键字:基于内容的视频拷贝检测兴趣点检测局部特征相似度匹配中图分类号:TP311复旦大学硕士学位论文基于内容的视频拷贝检测研究AbstraetWiththeContinuousdeveloPmentofInternettechnologyandmultimediateebnology，multimediashowsexPlosivegrowth.Alotofvideos15Produeed，c

4、ireulatedandeditedeveryday.Content一basedvideoeoPydetection，animPortantmethodofvideoorganizationandmanagementandeoPyrightProtection，hasbeeomeamultimediainforlllationretrievalresearehfoeus.ThisPaPerProPosedanewsealeinvariantinterestPointsdeteetorbasedGaborfilteran

5、dHessianfunction(Hessian一GaborDeteetor).ThismethodfilldstheeandidateinterestPoiiztswiththesealeadaPtedhessiandetectoratfirst，andthengettheeharaeteristiesealeoftheinterestPointswithdeteetorbasedonGaborfunetion.TheexPerimentsshowthateomParingwithHarris，DOGandHa雨s一

6、I一aPlaeeete，Hessian一GaborDeteetoreannotonlyredueetheeomPutertimebutalsoaehievebetterrePeatabilitywhileinsmallscaleehange;HGD+GOS+FPIPeanobtainelosePerformaneetootherstate一of--the一artdeseriPtorslikeSIFT.anditeangreatlyimPro、zethesPeedinimagematehingexPeriments.Si

7、gnificantly，theeombinatioliofHessian一GaborDeteetor，GOSandFPIPforvideoeoPydeteetioneanaehievebetterefficieneythantheothereoniParedstate一of-the一artmethods.Keywords:ContentedbasedeoPydeteetion(CBCD)，interestPointdeteeto几loealdeseriPtor，similaritysearcli.lV复旦大学硕士学位论

8、文基于内容的视频拷贝检测研究第一章绪论随着互联网技术的发展和多媒体技术的不断完善，每天都有大量的视频产生，流传和被编辑。因此多媒体信息的管理和检索成为当前互联网发展必须解决的问题。多媒体信息检索技术就是为了解决此类问题发展起来的新兴学科。多媒体信息检测可以分为两类:基于文本的信息检索(几xtBasedIn伪rmationRetri