基于AdaBoost融合雙模態(tài)視頻指紋方案研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)的提速和網(wǎng)頁技術(shù)的發(fā)展為在線視頻提供了廣闊的空間,普通網(wǎng)民就可以輕松的上傳、下載、觀看在線視頻。但在線視頻在高速發(fā)展的過程中出現(xiàn)了許多問題,如盜版視頻問題嚴(yán)重、違法違規(guī)視頻增多、用戶上傳的垃圾視頻無數(shù)等。這些因素給在線視頻的發(fā)展帶來了不利影響。首先商業(yè)視頻所有者的合法權(quán)益無法保障,這也打擊了商業(yè)視頻制作商的積極性;其次違法違規(guī)視頻給網(wǎng)民帶來了消極、負(fù)面的影響;而用戶上傳的垃圾視頻給在線視頻服務(wù)商帶來了更大的硬件上的需求以及低級趣味的

2、標(biāo)簽,同時(shí)也耽誤了網(wǎng)民的時(shí)間。因此需要對在線視頻的內(nèi)容進(jìn)行有效的管理,對侵害版權(quán)的視頻、違法違規(guī)視頻以及垃圾視頻進(jìn)行過濾,為在線視頻提供一個(gè)綠色的、可持續(xù)發(fā)展的良好環(huán)境?；趦?nèi)容的視頻鑒別是解決這些問題較好的方法,而融合多特征的視頻指紋能更加準(zhǔn)確、魯棒的達(dá)到鑒別視頻的目的。因此,本文主要針對融合多特征指紋技術(shù)展開了系統(tǒng)的研究:
　　第一,本文采用改進(jìn)的AdaBoost算法融合雙模態(tài)視頻指紋,它的優(yōu)點(diǎn)在于能夠通過對樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練自適

3、應(yīng)的獲得SIFT特征、運(yùn)動(dòng)特征以及音頻特征的權(quán)重,再利用獲得的權(quán)重進(jìn)行視頻指紋的鑒別。實(shí)驗(yàn)表明,與現(xiàn)有的方法相比,本文的方法能獲得更高的準(zhǔn)確度。而且,在尺度變化,亮度變化以及噪聲攻擊等情況下具有更好的魯棒性。
　　第二,本文根據(jù)產(chǎn)生的視頻指紋的特點(diǎn),結(jié)合查找效率較高的LSH算法設(shè)計(jì)了一種視頻數(shù)據(jù)庫的查找匹配方法。該方法首先利用二值音頻指紋前153幀數(shù)據(jù)將視頻指紋庫建立LSH查找表;查詢階段則利用連續(xù)的153幀音頻指紋進(jìn)行查找,然后