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基于特征分析的重拍摄侵权视频检测算法研究与实现

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第14-19页
    1.1 研究背景与意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
    1.3 本文研究内容和创新性工作第17-18页
    1.4 本文结构安排第18-19页
第二章 基础理论介绍第19-29页
    2.1 速度场理论第19-23页
    2.2 视频编码理论第23-26页
    2.3 K-SVD字典训练算法第26-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 基于速度场的手持重拍摄视频检测算法第29-44页
    3.1 手持特征概述第29-33页
        3.1.1 手持特征分析第29-31页
        3.1.2 基于速度场的二维手持特征第31-33页
    3.2 基于速度场的手持重拍摄视频检测算法第33-40页
        3.2.1 算法框架第33页
        3.2.2 算法流程第33-34页
        3.2.3 速度场计算第34-37页
        3.2.4 速度场变化程度提取第37-39页
        3.2.5 手持二维特征提取第39页
        3.2.6 SVM分类第39-40页
    3.3 实验与分析第40-42页
        3.3.1 数据集第40页
        3.3.2 实验结果与分析第40-41页
        3.3.3 误差分析第41-42页
        3.3.4 算法效率统计第42页
    3.4 本章小结第42-44页
第四章 基于视频帧图片边缘字典匹配的重拍摄视频检测算法第44-62页
    4.1 边缘特征概述第44-47页
        4.1.1 由摄像头引入的模糊失真第44-46页
        4.1.2 由LCD屏幕引入的模糊失真第46-47页
        4.1.3 由相机内部操作引入的模糊失真第47页
    4.2 基于视频帧图片边缘字典匹配的重拍摄视频检测算法第47-58页
        4.2.1 算法框架第47-49页
        4.2.2 算法流程第49-50页
        4.2.3 边缘搜索选取过程第50-52页
        4.2.4 字典训练算法第52-53页
        4.2.5 参数计算与分类第53-57页
        4.2.6 视频选帧解释第57-58页
    4.3 实验与分析第58-61页
        4.3.1 数据集第58-60页
        4.3.2 实验结果与分析第60-61页
        4.3.3 对比实验说明第61页
    4.4 本章小结第61-62页
第五章 结束语第62-64页
    5.1 创新工作总结第62页
    5.2 工作展望第62-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第69页

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