基于内容的视频拷贝检测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第10页 |
| 1.2 视频拷贝检测技术发展概述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 视频拷贝检测技术 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论概述 | 第15-30页 |
| 2.1 CBCD相关技术 | 第15-21页 |
| 2.1.1 镜头检测 | 第15-17页 |
| 2.1.2 关键帧提取 | 第17页 |
| 2.1.3 关键帧特征表示 | 第17-19页 |
| 2.1.4 视频匹配 | 第19-21页 |
| 2.2 基于词袋模型的视频拷贝检测 | 第21-24页 |
| 2.2.1 传统词袋模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 图像处理中的词袋模型 | 第22-23页 |
| 2.2.3 空间验证方法 | 第23-24页 |
| 2.3 视频库索引技术 | 第24-28页 |
| 2.3.1 基于词的倒排索引技术 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于哈希的索引技术 | 第25-28页 |
| 2.4 相似度计算 | 第28页 |
| 2.5 CBCD算法性能评价指标 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于时域上下文哈希的视频拷贝检测 | 第30-41页 |
| 3.1 算法思想 | 第30-31页 |
| 3.2 时域上下文信息 | 第31-32页 |
| 3.3 高维特征向量量化 | 第32-33页 |
| 3.4 LSH索引 | 第33-34页 |
| 3.5 基于最长公共子序列的融合方法 | 第34-36页 |
| 3.5.1 构建序列匹配矩阵 | 第34-35页 |
| 3.5.2 子序列融合 | 第35-36页 |
| 3.6 实验结果比较及分析 | 第36-40页 |
| 3.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于时空上下文编码的视频拷贝检测 | 第41-50页 |
| 4.1 算法流程 | 第41-42页 |
| 4.2 时空上下文编码模型 | 第42-44页 |
| 4.2.1 空间上下文信息 | 第43-44页 |
| 4.2.2 基于局部特征的时域上下文构建 | 第44页 |
| 4.3 新索引结构和序列匹配矩阵 | 第44-46页 |
| 4.4 实验结果比较及分析 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 本文研究工作 | 第50页 |
| 5.2 主要结论 | 第50-51页 |
| 5.3 未来研究方向 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 附录 | 第58-59页 |
| 详细摘要 | 第59-61页 |
