基于视觉哈希的视频拷贝检测算法研究
| 目录 | 第4-7页 |
| CONTENTS | 第7-9页 |
| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 引言 | 第13页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.3 相关应用领域 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.5 论文的结构组织 | 第17-18页 |
| 第二章 视频拷贝检测技术介绍 | 第18-27页 |
| 2.1 视频拷贝检测系统 | 第18-20页 |
| 2.1.1 视频拷贝的定义 | 第18-19页 |
| 2.1.2 视频拷贝检测的实现 | 第19-20页 |
| 2.2 感知哈希 | 第20-24页 |
| 2.2.1 感知哈希的概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 感知哈希的分类 | 第21-22页 |
| 2.2.3 感知视频哈希 | 第22-23页 |
| 2.2.4 感知视频哈希的应用 | 第23-24页 |
| 2.3 国内外研究现状 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于视觉关注的时空联合哈希算法 | 第27-41页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 基于视觉关注的时空联合的哈希算法 | 第28-34页 |
| 3.2.1 时域信息代表图像的生成 | 第29页 |
| 3.2.2 希尔伯特曲线填充图像 | 第29-30页 |
| 3.2.3 时空哈希生成 | 第30-31页 |
| 3.2.4 视觉哈希生成 | 第31-34页 |
| 3.3 哈希融合 | 第34页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第34-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于视觉关注权重的视频哈希算法 | 第41-58页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 基于关注模型的新型视频拷贝检测哈希算法 | 第41-48页 |
| 4.2.1 哈希生成 | 第42-43页 |
| 4.2.2 哈希权重生成 | 第43-44页 |
| 4.2.3 带权重的哈希匹配 | 第44页 |
| 4.2.4 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 4.3 不均衡权重分配的哈希算法 | 第48-53页 |
| 4.3.1 时空哈希序列生成 | 第49-50页 |
| 4.3.2 视觉哈希序列生成 | 第50-51页 |
| 4.3.3 哈希序列融合 | 第51-52页 |
| 4.3.4 哈希权重生成 | 第52页 |
| 4.3.5 权重哈希匹配 | 第52-53页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 人脸检测理论介绍 | 第58-66页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 人脸检测的基本理论 | 第58-61页 |
| 5.2.1 人脸检测的流程 | 第58-59页 |
| 5.2.2 人脸检测的应用 | 第59-61页 |
| 5.3 基于Adaboost算法的人脸检测原理 | 第61-64页 |
| 5.4 手势识别理论 | 第64-66页 |
| 第六章 结论 | 第66-69页 |
| 6.1 本文主要工作总结 | 第66-67页 |
| 6.2 下一步研究工作 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76页 |
| 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第76-77页 |
| 学位论文评闻及答辩情况表 | 第77页 |
