| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 视频内容安全监控的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 视频内容安全监控的指纹提取相关技术 | 第16-28页 |
| 2.1 数字水印技术 | 第16-18页 |
| 2.2 数字指纹技术 | 第18-20页 |
| 2.3 基于视频内容的指纹提取方法 | 第20-25页 |
| 2.3.1 基于时域特征的视频指纹 | 第20-22页 |
| 2.3.2 基于频域特征的视频指纹 | 第22页 |
| 2.3.3 基于颜色特征的视频指纹 | 第22-23页 |
| 2.3.4 基于空域特征的视频指纹 | 第23-25页 |
| 2.3.5 基于视频内容的指纹性能分析 | 第25页 |
| 2.4 视频指纹的匹配 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于视频内容特征检测SURF算法的研究与改进 | 第28-52页 |
| 3.1 SURF算法 | 第28-38页 |
| 3.1.1 特征点检测 | 第29-34页 |
| 3.1.2 特征点描述子 | 第34-37页 |
| 3.1.3 特征点匹配 | 第37-38页 |
| 3.2 SURF算法的改进 | 第38-43页 |
| 3.2.1 特征描述子的降维 | 第38-40页 |
| 3.2.2 增强描述子表达能力 | 第40-42页 |
| 3.2.3 均分筛选特征点 | 第42-43页 |
| 3.3 改进SURF算法的实验结果与分析 | 第43-51页 |
| 3.3.1 实验条件 | 第43-44页 |
| 3.3.2 准确性分析 | 第44-47页 |
| 3.3.3 鲁棒性分析 | 第47-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 视频指纹生成及实验分析 | 第52-64页 |
| 4.1 视频指纹生成 | 第52-58页 |
| 4.1.1 视频关键帧选取 | 第53-54页 |
| 4.1.2 K-means算法 | 第54-55页 |
| 4.1.3 视觉词汇生成 | 第55-56页 |
| 4.1.4 视频指纹生成 | 第56-58页 |
| 4.2 实验环境 | 第58页 |
| 4.3 评价标准 | 第58-59页 |
| 4.3.1 查全率与查准率 | 第58-59页 |
| 4.3.2 鲁棒性 | 第59页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第59-63页 |
| 4.4.1 准确性分析 | 第59-60页 |
| 4.4.2 鲁棒性分析 | 第60-62页 |
| 4.4.3 实时性分析 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 内容总结 | 第64页 |
| 5.2 研究展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第71-72页 |