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基于时域代表帧的视频哈希算法研究

摘要第8-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
    1.3 论文主要研究内容第16-17页
    1.4 论文的组织安排第17-18页
第二章 视频哈希介绍第18-26页
    2.1 视频拷贝检测介绍第18-19页
        2.1.1 视频拷贝的定义第18-19页
        2.1.2 视频拷贝检测的结构第19页
    2.2 视频的数据特征第19-23页
        2.2.1 视频数据的视觉特征第19-21页
        2.2.2 视频数据的结构特征第21-22页
        2.2.3 镜头检测技术第22-23页
    2.3 视频哈希介绍第23-25页
        2.3.1 视频哈希的定义第23页
        2.3.2 视频哈希的评价指标第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 基于镜头分割的视频哈希算法第26-43页
    3.1 引言第26-27页
    3.2 基于镜头分割的视频哈希算法第27-34页
        3.2.1 边缘变化率第27-29页
        3.2.2 自适应阈值第29-31页
        3.2.3 时域代表帧第31-32页
        3.2.4 视频的图像哈希第32-33页
        3.2.5 视频的视觉哈希第33-34页
        3.2.6 视频哈希融合第34页
    3.3 实验结果与分析第34-42页
        3.3.1 基于镜头分割的时域代表帧的性能分析第36-39页
        3.3.2 基于镜头分割的视频哈希的性能分析第39-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第四章 基于时空域视觉关注加权的视频哈希算法第43-56页
    4.1 引言第43页
    4.2 基于时空域视觉关注加权的视频哈希算法第43-49页
        4.2.1 时域关注模型第44-45页
        4.2.2 空域关注模型第45页
        4.2.3 时空域关注模型融合第45-46页
        4.2.4 时域关注转移第46-48页
        4.2.5 时域视觉权重第48页
        4.2.6 视频哈希第48-49页
    4.3 实验结果与分析第49-55页
        4.3.1 基于时域视觉权重的时域代表帧的性能分析第50-52页
        4.3.2 基于时空域视觉关注加权的视频哈希的性能分析第52-55页
    4.4 本章小结第55-56页
第五章 总结第56-58页
    5.1 本文工作总结第56-57页
    5.2 下一步工作展望第57-58页
参考文献第58-63页
致谢第63-64页
攻读学位期间发表的学术论文第64-65页
学位论文评阅及答辩情况表第65页

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