基于轨迹行为模式特征的视频拷贝检测算法

为了有效地利用视频的时域运动信息来提高视频拷贝检测的精度和鲁棒性,提出一种基于特征点轨迹行为模式的拷贝检测算法.首先从视频连续帧中提取特征点轨迹的行为模式特征,然后采用视觉关键词典技术构造视频的运动特征,最后基于运动特征的相似度进行视频拷贝检测.该算法在TRECVID标准数据集上取得了较高的检测精度.实验分析表明,基于轨迹的运动特征具有较强的描述区分能力,对各种常见的拷贝变化具有鲁棒性.     

基于镜头时长和纹理信息的视频拷贝检测

在视频拷贝检测中,检测速度和检测精度不能同时达到最优。为此,提出一种基于镜头时长和纹理信息的视频拷贝检测方法。以镜头时长作为特征建立倒排索引,并放入数据库,对查询视频进行分割,将其与数据库匹配,得到初次拷贝检测结果,分析关键帧序列的纹理复杂度得到最终的拷贝检测结果。实验结果表明,该方法的检测速度较快,查准率和查全率均为1。     

基于音频的视频拷贝检测

提出了一个兼具实时性和鲁棒性的短视频拷贝检测框架,并以长视频中的广告检测为应用进行研究.框架主要分为两个部分：1.基于音频匹配的短视频拷贝检测;2.基于图像的边界精确定位.第一阶段从原始视频中获得声谱图,并进一步地提取出音频特征并在音频库中寻找匹配;在第二阶段,对检测到的视频片段进行合并,然后利用视频片段在边界处附近的图像特征,对边界片段进行精确定位.实验结果显示,准确率高达99％,取得了很好的效果.     

基于时空轨迹行为特征的视频拷贝检测方法

互联网环境中大规模的视频拷贝检测面临拷贝变化多样性问题和数据量大的问题,需要使用鲁棒、精简的视觉特征.提出以视频连续帧中关键点的轨迹行为作为内容匹配的特征.关键点轨迹的运动行为不受拷贝变化的影响,利用其特征可以实现鲁棒性匹配.采用马尔可夫链模型建模轨迹的行为过程,将每条轨迹表示为一个25维的精简向量特征.使用时序一致性匹配方法定位视频拷贝的段落.在标准数据集上的对比实验证明：提出的算法在各种常见的拷贝变化下可以得到较高的检测精度,特征匹配的时空消耗低,对大规模的视频拷贝检测行之有效.     

基于局部排序的视频拷贝检测

排序法是一种常用的视频拷贝检测方法.为获得更佳的检测性能,提出一种基于排序特征的视频拷贝检测方案.该方案将帧进行分块,并按照Hilbert曲线顺序分别计算曲线上相邻块的灰度关系排序特征,生成用于检测的哈希码;为了准确地在目标视频中定位可疑内容,提H{了哈希匹配方案,将序列相似度作为匹配的依据,并引入动态规划的方法提高匹配精度;最后构造了拷贝测试样本,并与传统的排序签名检测方案进行性能对比实验.结果表明,文中方案拥有较好的检测性能,适用于视频内容的拷贝检测.     

基于时空域信息融合的视频拷贝检测算法研究

为了有效利用视频独有的时空域特性来提高视频拷贝检测算法的鲁棒性和精度,提出一种基于时空域信息融合的快速拷贝检测算法。该算法包括基于时空域信息融合的指纹提取算法、基于倒排索引的匹配搜索算法和结合异步滑窗策略的基于匹配状态机的匹配搜索算法。指纹提取算法首先将视频分段形成时空域信息帧,然后对该信息帧进行分块,提取DCT系数后,利用其中值进行阈值化得到视频指纹。基于倒排索引的搜索算法根据指纹的二值性特点建立倒排索引表,然后通过索引表快速查询指纹。结合异步滑窗策略的基于匹配状态自动机的搜索算法,利用与最近邻之间的匹配状态来改变搜索范围和步长,而异步滑窗策略通过对在线和离线过程采用不同的提取策略,减少搜索量,加快搜索速度。实验结果表明,提取的指纹对噪声模糊、添加字幕、空间偏移、旋转、掉帧具有较好的鲁棒性,同时提出的搜索方案在时间效率上也有较大的提升。     

基于视觉感知的时空联合视频拷贝检测方法

视频拷贝榆测在视频信息检索和版权保护等方面有着重要意义.文中依据视觉感知特性,认为现有的基于单帧的拷贝检测方法未充分利用视频的时空相关性,进而在利用这一重要特性进行拷贝检测方面进行了探讨.依据自然图像序列的时空相关性以及视觉系统对时空信息的感知特性,通过对时空切片单元块Sub进行DCT分析得到与视频内容相关的时空联合特征,并基于该特征提出视频拷贝检测算法.实验表明,文中所提出的视频拷贝检测方法对视频内容变化敏感而对相同内容视频格式上的变化鲁棒,表现出优于现有方法的性能.     

基于ORB和灰度序特征的视频拷贝检测

针对目前数字视频版权保护问题,提出一种基于ORB (oriented FAST and rotated BRIEF)二值特征描述符局部特征和灰度序全局特征的视频拷贝检测方法.通过比较相邻视频帧灰度直方图的巴氏距离对视频进行镜头分割,将镜头的第一帧作为视频关键帧,提取其灰度序特征和ORB特征,利用灰度序特征对查询视频进行初次匹配,去除部分干扰视频,使用ORB特征对灰度序检测结果再次匹配,得到视频拷贝检测结果.实验结果表明,该方法在视频拷贝检测方面具有可行性和有效性,并且准确率和召回率均可达80％以上.     

基于内容的视频拷贝检测研究

提出基于图的视频拷贝检测方法,该方法将视频序列匹配结果转换为匹配结果图,进而将视频拷贝检测转换成在匹配结果图中查找最长路径的问题。实验结果显示基于图的序列匹配算法拷贝定位准确度高,可弥补图像底层特征描述力不足的缺陷,节约检测时间,批量定位2段视频序列中可能存在的多段拷贝。     

基于聚类的图像拷贝检测技术仿真研究

在研究进行图像拷贝检测检索技术时,传统的图像拷贝检测检索使用的是顺序检索.针对目前大容量、高维度的图像数据集,传统检索方法效率低,无法有效发现非法拷贝,阻止盗版行为.为提高检索效率,对图像数据库进行必要的预处理并建立高效索引,首先利用k-d树构建图像多维特征的索引结构,对其进行改进,使之适应于维度较高的情况,再结合聚类处理思想,对k-means聚类方法进行改进,实现对高维特征向量做聚类预处理,最后再基于聚类中心做k-d树的索引结构.实验结果表明,上述方法在满足大规模图像拷贝检测的效率的同时,其查全率和查准率都有较大提升,为打击盗版提供技术支持.     

基于视频指纹的快速视频拷贝检测方法

为满足视频拷贝检测的实时性要求,提出一种基于视频指纹的快速视频拷贝检测方法。基于DC图像序列提取改进的顺序度量特征和改进的运动特征,相结合生成视频指纹,通过视频指纹的相似性匹配对视频进行拷贝检测。实验结果证明,该方法能在保持准确性的同时快速地进行视频拷贝检测。     

结合模型集成与特征融合的图像拷贝检测

基于内容的图像拷贝检测关键在于提取的图像特征能够针对不同形式的图像拷贝攻击具有不变性。现实中拷贝攻击手段变化多样,且存在很多相似图像的干扰,目前并没有任何一种图像特征可以对抗所有不同形式的图像攻击。现有方法虽然在图像特征表示上做了很多改进,但都局限于单个特征表示。因此从特征融合的角度对提取特征进行增强,基于卷积神经网络融合图像高层特征以及低层特征以实现特征多样性,集成ImageNet预训练分类模型以及提出的距离度量模型以实现特征互补性。度量模型针对该类问题在预训练模型的基础上通过学习合适的距离度量来对抗由于图像编辑引起的特征差异,拉近拷贝图像与原始图像在特征空间的距离。实验结果表明,结合模型集成和多层深度特征融合的方式可以有效增强特征的鲁棒性,相比单一特征的检测效果提升十分明显。     

视频拷贝检测方法综述

目前网络上存在着大量的拷贝视频,研究人员长期以来致力于视频拷贝检测技术的研究,特别是近年来随着深度学习方法的引入,又涌现出了一些新颖的检测算法.将对现有代表性的视频拷贝检测方法进行回顾与总结,涵盖视频拷贝检测系统的基本框架与各个主要步骤的不同实现方法,包含视频拷贝检测中的特征提取、建立索引、特征匹配与时间对齐等不同模块.总结的关键技术包括了最新的深度学习方法在其中的应用与取得的突破,主要体现在深度卷积神经网络和双胞胎卷积神经网络方法的应用.此外,还将详细介绍目前常用的5个用于视频拷贝检测评测的数据集及通用的评价标准,并讨论分析一些代表性方法的性能表现.最后,对视频拷贝检测技术未来发展趋势进行展望.     

GPU加速的基于增量式聚类的视频拷贝检测方法

为有效地保护版权,提高大规模视频集的拷贝检测速度,提出一种完全实现在GPU上的基于增量式聚类的拷贝检测方法.对数据库中新增加的视频,首先调用GPU上的硬件解码单元对视频流解码,以实时的速度提取高维SIFT特征点;然后对特征点进行增量K-means聚类,以动态地反映数据库的变化,并根据聚类结果更新视觉关键词词典;再将每帧表示成归一化的词频向量;最后使用基于帧级别词频向量的时空顺序匹配法来判定查询视频是否为数据库中视频的拷贝.实验结果表明,该方法比原有的CPU实现方法整体提速最高达63倍.     

一种面向文档复制检测的特征提取方法

介绍一种文档复制检测中基于窗口的特征提取方法,并从理论上分析了性能.采用重叠的文本块分割文档,利用滚动的HASH函数把文本块映射成散列值,再从定义的散列值窗口中选择文本特征,实验验证了方法的特性并与具有代表性的文档复制检测系统进行了对比,结果表明该方法能够确保发现文本长度大于保证闽值的复制内容,有效地提高了检测结果的准确性.