基于幀差剔除EMS算法的視頻指紋提取技術研究.pdf

1、用戶生成內容是當今互聯網的重要內容來源，分布式的視頻發(fā)布極大地增強了網絡的交互性，提供了可以匹配各種需求的信息。其中尤其以內容海量的視頻發(fā)布網站為代表，國外的YOUTUBE、國內的優(yōu)酷等都是深受網絡用戶喜愛的視頻平臺，其上累積的視頻內容量已經非常龐大。
　　視頻發(fā)布的門檻低，監(jiān)管相對寬松導致了很多受到版權保護的內容被復制和翻錄后在網上免費傳播，這對版權所有人的利益造成了極大的侵害，為了解決這一問題，需要一種合理的監(jiān)測機制，從數量龐

2、大的視頻數據庫中篩選到侵害版權的內容。
　　這一機制需要為每一段視頻生成一個獨一無二的特征標識，因此也稱視頻指紋技術。目前視頻指紋技術已經成為了視頻內容監(jiān)測領域的研究熱點，本文通過對現有技術的總結和分析得出：早期的算法大多以幀為單位，注重提取視頻單幀的圖像特征，或直接從數學角度比較兩個視頻序列的相似度，運算復雜，冗余信息多過。針對這一問題，提出了通過鏡頭劃分剔除冗余信息，提高信息提取的效率的技術。鏡頭劃分技術的最終目標是達到機器檢

3、測與的語義單元(鏡頭)完全同步，實現高效而魯棒的視頻指紋提取。
　　本文提出了一種基于能量最小化的鏡頭劃分技術并設計了相應的視頻指紋結構，這種算法將人眼識別視頻內容的主要信息邊緣和顏色兩者協(xié)同考慮，可以高效地完成鏡頭識別，從而滿足版權侵害視頻內容檢測的需求。
　　本文通過 matlab對所提出算法進行了仿真實驗與分析，該算法對時間復雜度進行了較好的優(yōu)化。通過理論分析和仿真檢驗可見，改進后的算法效率有較大的提升，同時對視頻后期