網絡視頻流發(fā)現及關鍵幀提取相關技術研究.pdf

1、網絡視頻內容審計實時地發(fā)現和獲取網絡中的所有視頻流數據包，并在恢復出原始視頻文件的基礎上，根據既定的安全規(guī)則，完成對網絡視頻內容的審計分析，實現對網絡視頻信息的監(jiān)管，是網絡信息內容審計重要的組成部分。針對網絡視頻廣泛應用所引發(fā)的問題，網絡視頻內容審計需要在審計系統(tǒng)模型，視頻流快速發(fā)現，關鍵幀提取、視頻特征提取及視頻內容識別等方面展開深入研究，為應對網絡視頻信息安全問題提供有效途徑。
　　本文提出了一種基于內容的網絡視頻審計可擴展框

2、架，描述了組成該框架的各基本子系統(tǒng)，闡述了各子系統(tǒng)中所涉及的若干核心技術，給出了每項核心技術的重點研究內容，并初步實現了基于該框架的原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)充分了考慮網絡視頻內容審計過程中不同功能模塊的特點與效率，將視頻流發(fā)現獲取模塊與后續(xù)審計模塊分布實現，滿足了高速網絡中視頻數據實時獲取的要求。實際運行結果表明，該系統(tǒng)可以發(fā)現和獲取網絡視頻流，能夠實現對網絡視頻內容的初步審計。
　　在大流量網絡環(huán)境中，快速發(fā)現網絡中出現的視頻流是進行網

3、絡視頻內容審計的前提與基礎。本文從網絡視頻流交互過程角度出發(fā)，分析并總結了網絡視頻流數據包所具有的特征，發(fā)現了不同類型網絡視頻流具有各自唯一的關鍵特征字串(CRS)的特征，并將這一特征與字符多模式匹配思想進行融合，提出了一種基于多模式匹配的網絡視頻流快速發(fā)現算法。實驗結果表明，該算法可以快速而準確地發(fā)現網絡視頻流，具有較低的時間復雜度，能夠較好適應高速網絡環(huán)境。
　　關鍵幀反映了視頻鏡頭的主要內容，是視頻特征提取的主要對象。關鍵幀

4、組成的序列可以靜態(tài)反映出視頻內容的主題。關鍵幀提取的方法可分為像素域和壓縮域兩大類，國內外已進行了一些相關研究工作。本文針對視頻關鍵幀提取問題，提出了一種視頻壓縮域上關鍵幀提取方法。該方法首先獲取視頻I幀序列的DC圖像，計算出相鄰DC圖像的相似度，組成相似度集合，并利用聚類算法Kmeans對集合中的元素進行聚類，依據聚類結果中各I幀的相關度進行關鍵幀提取。實驗結果顯示，本文所提算法針對不同類別內容的網絡視頻能夠提取出合適數量的關鍵幀，以