基于多特征匹配的视频拷贝检测算法

针对已有的视频拷贝检测算法仅使用单一特征进行视频内容匹配,难以应对多种不同形式的拷贝变化的问题,提出一种基于多种视觉特征的视频拷贝检测算法.该算法采用级联式检测过滤框架,在提取视频帧图像的全局特征用于检测画面轻微变化的重复视频片段后,使用更精准的局部特征等来检测各种复杂变化后的拷贝内容.为在大规模数据库中实现快速检测,使用kd树型索引结构实现特征近邻检索.在标准评测数据集上的实验结果表明,文中算法对多种拷贝变化具有鲁棒性,并具有较高的检测效率.     

基于改进的近邻传播学习算法的视频拷贝检测

为解决传统的基于k-means聚类的视觉词典法存在检索精度差、时间效率低等问题,提出基于近邻传播学习算法且适用于大规模视频数据集的视觉词典改进生成方法.在此基础上采用局部敏感哈希方法实现视频帧直方图的相似性匹配,采用投票方法完成视频拷贝检测;通过引入LAP (landmark affinity propagation,LAP)算法实现视觉词典的动态扩充.实验结果表明,相比于传统方法,该方法提高了视频拷贝检测精度,对大规模数据集具有更好的扩展性.     

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GPU的快速图像拷贝检测

为了利用GPU强大的并行处理能力提高图像拷贝检测速度,提出一种基于GPU的图像拷贝检测方法.首先结合GPU的架构设计了尺度不变特征点提取算法——Harris-Hessian算法,通过在低尺度图像上检测特征点,在图像的一系列尺度空间中根据Hessian矩阵的行列式精确确定特征点的位置和尺度,显著地减少了像素级的计算量,并具有更好的并行性;在此基础上建立了图像拷贝检测系统,检测速度得到显著提升.实验结果表明,与基于CPU实现的传统算法相比,Harris-Hessian算法可以获得10～20倍的加速比,并可保证较高的检测精度.在11 250幅的图像库中,使用文中系统检测一幅640×480图像平均只需19.8 ms,并具有95%的正确率,满足了大规模数据下实时应用的需求.     

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。     

适用于IPTV的视频拷贝检测系统

近年来,基于内容的拷贝检测技术伴随着Internet和无线网络的快速发展日渐引起人们的重视.针对IPTV系统应用的特殊性,提出了一种快速高效的视频拷贝检测系统.该系统利用简洁有效的帧相似度处理方法,对视频进行镜头提取并进行聚类得到镜头簇,最后利用K-means树构建所有视频的镜头簇索引,从而实现快速的拷贝检测.实验结果表明,该系统不仅检测速度快,而且针对IPTV应用具有良好的检测准确性和覆盖率.     

基于GPU的H.264并行解码优化

H.264视频编码标准因其很好的压缩率而成为目前的主流标准之一;针对H.264解码复杂度提高、计算量增大的现状,根据GPU适合通用并行计算的特性,提出其基于GPU的并行解码优化。使用GPU对帧内预测与滤波器模块解码,CPU负责控制GPU以及对剩余部分解码。通过对帧内预测解码的分析,提出一种优化的帧内预测并行算法,经实验证明相比有优化前算法解码效率被提高20%;通过对滤波器模块的研究,提出一种滤波强度并行求取算法以及并行滤波执行算法,经实验证明滤波器的处理速度提升了30%,且相比原图像△PSNR最大为0.10,△SSIM为0.01。最终通过实验证明,使用GPU对视频解码的关键模块处理,能大大提高处理效率。     

基于局部多核支持向量机的视频镜头边界检测

提出了一种基于局部多核支持向量机的视频镜头边界检测方法.利用视频图像相邻帧的时空信息构建视频中间特征,在此基础上利用局部多核支持向量机将视频帧划分为边界帧和非边界帧.为了提高基于全局优化的多核支持向量机的检测精度,利用局部敏感哈希算法将视频帧投影全哈希子空间,结合多核学习方法为各个哈希子空间构建局部多核支持向量机,利用SMOTE上采样技术解决了视频图像边界帧和普通帧的不平衡问题.试验结果表明,本文提出的镜头边界检测方法的金全率和查准率得到了提高.     

一种基于K-L变换和聚类的视频摘要方法*

提出了一种基于K-L变换和聚类的视频摘要方法。首先通过对视频帧原始RGB空间进行K-L变换,得到由主轴构成的参数模型;其次运用滑动窗口法进行镜头检测;再次,根据最邻近规则对每个镜头的视频帧进行聚类;最后通过后处理优化聚类结果,提取最靠近聚类中心的帧作为关键帧,组成视频摘要。以新闻视频为例,实验结果证明了算法的有效性。     

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.     

Redundancy filtering and fusion verification for video copy detection

Multimedia Systems - Recently, the frame fusion based video copy detection scheme provides a possibility to detect copies in a continuous query video stream. However, its computational complexity...     

Efficient video copy detection using multi-modality and dynamic path search

Efficient and robust video copy detection is an important topic for many applications, such as commercial monitoring and social media retrieval. In this paper, with the aim of handling large-scale video data, we propose an efficient and robust video copy detection method jointly utilizing the characteristics of temporal continuity and multi-modality of video. The video is converted to a continuous sequence of states, and both the visual and auditory features are extracted for temporal frames. To facilitate tolerance of the length variations caused during video re-targeting, an efficient dynamic path search method is proposed to detect the target video clips, and highly compact audio fingerprint and visual ordinal features are jointly utilized in a flexible frame. The proposed scheme not only achieves high computational efficiency but also guarantees effectiveness in real applications. Comparison experiments were conducted using video commercials and real television programs from four channels as well as a benchmark video copy detection dataset, and the results demonstrate both the high efficiency and high robustness of the proposed method.     

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。     

基于可变步长关键帧提取的网络视频拷贝检索

为快速有效地检测网络中的拷贝视频,针对现有关键帧提取算法时间复杂度高、关键帧不具有代表性的缺点,提出一种可变步长提取关键帧提取方法。根据视频变化连续性特点,用相似的两近邻帧代表它们之间的视频片段;该方法首先选取关键帧中的核心区域与受影响较小的边缘区域,对不同的区域取权值并通过转换距离度量分块灰度顺序特征(OM)来判断两帧间相似度;然后利用滑动窗口来查找最大相似匹配,从而检测出查询视频中的拷贝片段。在网络数据和MUSCLE-VCD-2007数据上的实验结果表明,该方法相对于现有的基于OM特征拷贝检测法而言,其鲁棒性更强,检测效率更高。     

A shot detection technique using linear regression of shot transition pattern

Video segmentation acts as the fundamental step for various applications like, archiving, content based retrieval, copy detection and summarization of video data. Shot detection is first level of segmentation. In this work, a shot detection methodology is presented that evolves around a simple shot transition model based on the similarity of the frames with respect to a reference frame. Frames in an individual shot are very similar in terms of their visual content. Whenever a shot transition occurs a change in similarity values appears. For an abrupt transition, the rate of change is very high, while for gradual it is not so apparent. To overcome the effect of noise in similarity values, line is fit over a small window using a linear regression. Thus slope of this line exhibits the underlying pattern of transition. A novel algorithm for shot detection, hence, is developed based on the variation pattern of the similarity values of the frames with respect to a reference frame. First an algorithm is proposed, which is direct descendant of the underlying transition model and applies a threshold on the similarity values to detect the transitions. Then this algorithm is improved by utilizing the slope of linear approximation of variation in similarity values rather than the absolute values, following least square regression. Threshold on the slope is determined with a bias towards minimizing false rejection rate at the cost of false acceptance rate. Finally, a simple post-processing technique is adopted to reduce the false detection. Experiment is done with the video sequences taken from TRECVID 2001 database, action type movie video, recorded sports and news video. Comparison with few other systems indicates that the performance of the proposed scheme is quite satisfactory.     

一种基于鲁棒Hash的拷贝检测方案

提出一种基于鲁棒Hash的视频拷贝检测方案.通过对特征点进行分类,选取在时空域上持久存在的稳定点,对邻域点进行微分计算构造局部特征.将多维特征数据进行Hilbert编码,并选取有效位作为检测Hash码.为了准确的在目标视频中定位可疑内容,提出了Hash匹配方案,将序列相似度作为匹配的依据,提高匹配精度.实验结果表明本方案拥有较好检测性能,适用于视频内容的拷贝检测.