| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容与主要工作 | 第15-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 基于内容的视频拷贝检测关键技术 | 第18-27页 |
| 2.1 视频拷贝定义及检测流程 | 第18页 |
| 2.1.1 视频拷贝的定义 | 第18页 |
| 2.2 视频数据结构特征及分析 | 第18-19页 |
| 2.3 基于内容的视频拷贝分类 | 第19-21页 |
| 2.4 基于内容的拷贝检测的关键技术 | 第21-26页 |
| 2.4.1 特征提取 | 第21-22页 |
| 2.4.2 相似性匹配 | 第22-25页 |
| 2.4.3 拷贝检测算法的性能评估 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于min-hash的视频子序列的拷贝检测 | 第27-40页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 本文算法的相关内容 | 第28-34页 |
| 3.2.1 视频子序列特征 | 第28-31页 |
| 3.2.2 倒排序索引策略 | 第31-33页 |
| 3.2.3 近似字符串匹配 | 第33-34页 |
| 3.3 实验结果和评价 | 第34-38页 |
| 3.3.1 实验环境和设置 | 第34-35页 |
| 3.3.2 视频子序列的长度(T)和min-hash特征向量长度(K) | 第35-36页 |
| 3.3.3 近似字符串匹配的过滤效果 | 第36-37页 |
| 3.3.4 不同测试样本间的实验效果 | 第37-38页 |
| 3.3.5 实验比较结果 | 第38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于SIFT的视频子序列拷贝检测算法 | 第40-52页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 本文算法的相关内容 | 第41-47页 |
| 4.2.1 SIFT特征 | 第41-42页 |
| 4.2.2 视频子序列划分 | 第42-43页 |
| 4.2.3 基于SIFT的哈希特征 | 第43-45页 |
| 4.2.4 相似性度量 | 第45-47页 |
| 4.3 实验结果和评价 | 第47-50页 |
| 4.3.1 实验环境和设置 | 第47-48页 |
| 4.3.2 特征在图像数据集上的评估 | 第48页 |
| 4.3.3 特征结合匹配方案在视频数据库上的评估 | 第48-50页 |
| 4.3.4 与其它方法的比较结果 | 第50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第60-61页 |
| 附录B 攻读学位期间参与的研究项目 | 第61页 |