| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-34页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·视频复制检测技术及研究意义 | 第15-17页 |
| ·视频复制检测技术研究现状 | 第17-29页 |
| ·视频的静态特征 | 第17-27页 |
| ·视频的动态特征 | 第27-28页 |
| ·视频特征的匹配 | 第28页 |
| ·视频复制检测算法评价标准 | 第28-29页 |
| ·存在的问题 | 第29页 |
| ·本课题来源及主要研究内容 | 第29-31页 |
| ·本论文结构 | 第31-34页 |
| 第2章 基于颜色时序特征曲线的视频复制检测 | 第34-50页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·视频颜色时序特征曲线的提取 | 第35-38页 |
| ·颜色空间的选取 | 第35-36页 |
| ·视频帧分块 | 第36页 |
| ·视频颜色时序特征曲线的获取 | 第36-38页 |
| ·视频颜色时序特征曲线的匹配 | 第38-44页 |
| ·直接匹配法 | 第38-40页 |
| ·差值曲线匹配方法 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-44页 |
| ·基于改进动态时间规划的快速匹配 | 第44-49页 |
| ·问题的提出 | 第44-45页 |
| ·改进的动态时间规划算法 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第3章 基于三维量化颜色直方图的视频复制检测 | 第50-64页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·基于子片段的视频关键帧提取 | 第50-54页 |
| ·子片段划分 | 第50-51页 |
| ·关键帧提取 | 第51页 |
| ·关键帧提取试验结果与分析 | 第51-54页 |
| ·三维量化颜色直方图提取 | 第54-58页 |
| ·三维量化颜色直方图匹配 | 第58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 基于仿射不变连通区域的视频复制检测 | 第64-76页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·局部不变特征技术 | 第64-65页 |
| ·关键帧仿射不变形状特征提取与描述 | 第65-70页 |
| ·关键帧预处理 | 第65-67页 |
| ·形状区域提取子 | 第67-69页 |
| ·形状特征描述子 | 第69-70页 |
| ·关键帧仿射不变形状特征匹配 | 第70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 基于方向可控金字塔二值图像投影的视频复制检测 | 第76-88页 |
| ·引言 | 第76页 |
| ·SP-BIP 方法概述 | 第76-77页 |
| ·方向可控金字塔特征提取 | 第77-84页 |
| ·方向可控金字塔技术 | 第77-80页 |
| ·方向归一化的实现 | 第80-82页 |
| ·方向可控金字塔二值图像投影 | 第82-84页 |
| ·方向可控金字塔特征匹配 | 第84页 |
| ·实验结果与分析 | 第84-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第6章 基于 Tri-training 的多特征融合视频复制检测 | 第88-98页 |
| ·引言 | 第88页 |
| ·Tri-training 半监督学习 | 第88-89页 |
| ·半监督学习 | 第88-89页 |
| ·Tri-training 算法 | 第89页 |
| ·基于 Tri-training 的视频多特征融合 | 第89-92页 |
| ·基于 Tri-training 算法的视频多特征融合工作流程 | 第89-90页 |
| ·TBM-VCD 方法实现 | 第90-92页 |
| ·实验结果与分析 | 第92-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 第7章 总结与展望 | 第98-102页 |
| ·总结 | 第98-99页 |
| ·展望 | 第99-102页 |
| 参考文献 | 第102-110页 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果及科研工作 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112页 |
