大規(guī)模視頻集中的近重復(fù)檢測(cè).pdf

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

2、檢測(cè)、關(guān)鍵幀提取、特征提取以及索引結(jié)構(gòu)的相關(guān)知識(shí)。
　　2.提出了基于鏡頭時(shí)序一致性特征的級(jí)聯(lián)式近重復(fù)視頻檢測(cè)算法。在對(duì)現(xiàn)有的近重復(fù)視頻檢測(cè)算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究,借鑒結(jié)合全局特征和局部特征進(jìn)行級(jí)聯(lián)式檢測(cè)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(shí)序一致性特征來(lái)代表視頻鏡頭的時(shí)序信息,在進(jìn)行關(guān)鍵幀的特征提取之前提取出各鏡頭的時(shí)序一致性特征,預(yù)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(duì)余下的視頻進(jìn)行更精確地檢測(cè)。
　　3.使用改進(jìn)的邊緣輪廓差值法進(jìn)行鏡頭邊界檢測(cè),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(shí)現(xiàn)較好的準(zhǔn)確率,并使用k-d樹型索引結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)特征的快速最近鄰搜索。
　　通過(guò)進(jìn)行三種形式的實(shí)驗(yàn),在驗(yàn)證了本文方法的有效性和準(zhǔn)確性之后,將本文方法應(yīng)用到大規(guī)模視頻集CC_WEB_VIDEO的近重復(fù)檢測(cè)中,與現(xiàn)有常用的三種方法進(jìn)行性能比較,并進(jìn)行結(jié)果分析,本文方法