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基于短空时变化的鲁棒视频哈希算法 被引量：3
1
作者 于晓 聂秀山 +1 位作者 马林元 尹义龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期84-89,共6页
针对互联网相似视频内容检测问题,提出了基于短空时变化的鲁棒视频哈希算法。特征提取和特征量化是该算法的两个关键步骤。在特征提取中,与现有基于时空信息融合的特征提取方法相比,该算法的创新性在于充分利用相邻帧之间局部空域信息... 针对互联网相似视频内容检测问题,提出了基于短空时变化的鲁棒视频哈希算法。特征提取和特征量化是该算法的两个关键步骤。在特征提取中,与现有基于时空信息融合的特征提取方法相比,该算法的创新性在于充分利用相邻帧之间局部空域信息的短时变化(简称"短空时变化")来提取特征。该算法首先构造视频内接球,并以球心为起点对内接球进行划分,获取一系列内接球环,从而捕捉相邻帧的空域信息的短时变化,然后将球环非负矩阵分解系数作为视频内容进行特征表示;在特征量化中,该算法采用改进的曼哈顿量化策略将视频特征映射成二进制的哈希序列,更好地保留了原空间中的近邻关系,提高了量化的准确度。实验结果表明,该算法具有良好的性能。 展开更多
关键词 视频哈希 时空信息 非负矩阵分解 相近视频检测 曼哈顿哈希
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基于时空代表帧序列的视频近拷贝检测方法
2
作者 卓力 李依睿 +1 位作者 师辰 赵霙頔 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期17-24,共8页
为了解决空域特征与时域特征只能片面地表征视频内容的问题,提出了一种基于时空代表帧序列的视频近拷贝检测方法.首先,根据帧间颜色卡方差与灰度OM(ordinal measurement)差别进行场景分割;其次,对分割后的视频进行降帧率操作,对于每个... 为了解决空域特征与时域特征只能片面地表征视频内容的问题,提出了一种基于时空代表帧序列的视频近拷贝检测方法.首先,根据帧间颜色卡方差与灰度OM(ordinal measurement)差别进行场景分割;其次,对分割后的视频进行降帧率操作,对于每个分割后的场景,进行分段合成,并根据加权的灰度互信息量进行筛选,得到每个场景的时空代表帧(representative image),并对视频代表帧提取灰度的OM、均值、标准差、对比度以及颜色分布描述子和边缘OM序列等特征;最后,对视频的特征进行对比,根据特征的相似程度来判断检测视频是否为近拷贝视频.实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和检测能力. 展开更多
关键词 视频近拷贝检测 时空代表帧 计序测量(OM)
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一种重复视频的快速检测算法
3
作者 刘大伟 朱明 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第6期1400-1404,共5页
随着网络多媒体应用的增加,各种网络视频应用需求大规模重复视频检测的方法,尤其对检测的快速和有效性要求逐渐增高.提出一种基于多层视频内容分析的快速有效检测重复视频的算法.从视频关键帧中提取的局部特征采用一种新的自适应局部敏... 随着网络多媒体应用的增加,各种网络视频应用需求大规模重复视频检测的方法,尤其对检测的快速和有效性要求逐渐增高.提出一种基于多层视频内容分析的快速有效检测重复视频的算法.从视频关键帧中提取的局部特征采用一种新的自适应局部敏感哈希算法进行索引.通过样本学习并设定一些参数,使检索过程不需要进行高维距离计算,从而有效的提升了处理速度.检索得到的特征向量备选集经过特征过滤和两层匹配方法完成重复视频的检测流程.在标准数据集上的实验表明,与其他最新的方法相比,本文提出的算法有效的提高了大规模重复视频的检测速度. 展开更多
关键词 重复视频检索 局部敏感哈希 SURF 多媒体内容分析
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一种新的时序一致性特征的近重复视频检测算法
4
作者 郭丁云 薛峰 郭旦萍 《电脑知识与技术》 2016年第11期160-163,共4页
针对基于镜头关键帧层次进行近重复视频检测耗时的问题,该文提出了一种新的视频镜头的时序一致性特征,使用该特征对已有研究的级联式近重复视频检测算法进行改进。首先在进行关键帧特征提取之前,在镜头层次利用镜头的时序一致性特征初... 针对基于镜头关键帧层次进行近重复视频检测耗时的问题,该文提出了一种新的视频镜头的时序一致性特征,使用该特征对已有研究的级联式近重复视频检测算法进行改进。首先在进行关键帧特征提取之前,在镜头层次利用镜头的时序一致性特征初步滤除掉一些完全不相同的视频,然后再使用全局分块颜色特征和SURF特征,并使用k-d树型索引结构来实现快速最近邻检测,最终逐步检测与查询视频重复或近重复的视频。通过在CC_WEB_VIDEO标准数据集上进行实验,并与现有常用的三种方法比较,结果显示本文方法的检测效果更好,尤其对于那些画面变化较大以及运动场景复杂的视频更明显。 展开更多
关键词 近重复视频检测 时序一致性特征 分块颜色特征 加速鲁棒特征 k-d树型索引结构
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基于Transformer紧凑编码的局部近重复视频检测算法
5
作者 王萍 余圳煌 鲁磊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期108-116,共9页
针对现有局部近重复视频检测算法特征存储消耗大、整体查询效率低、提取特征时并未考虑近重复帧之间细微的语义差异等问题,文中提出了一种基于Transformer紧凑编码的局部近重复视频检测算法。首先,提出了一个基于Transformer的特征编码... 针对现有局部近重复视频检测算法特征存储消耗大、整体查询效率低、提取特征时并未考虑近重复帧之间细微的语义差异等问题,文中提出了一种基于Transformer紧凑编码的局部近重复视频检测算法。首先,提出了一个基于Transformer的特征编码器,其学习了大量近重复帧之间细微的语义差异,可以在编码帧特征时对各个区域特征图引入自注意力机制,在有效降低帧特征维度的同时也提高了编码后特征的表示性。该特征编码器通过孪生网络训练得到,该网络不需要负样本就可以有效学习近重复帧之间的相似语义信息,因此无需沉重和困难的难负样本标注工作,使得训练过程更加简易和高效。其次,提出了一个基于视频自相似度矩阵的关键帧提取方法,可以从视频中提取丰富但不冗余的关键帧,从而使关键帧特征序列能够更全面地描述原视频内容,提升算法的性能,同时也大幅减少了存储和计算冗余关键帧带来的开销。最后,基于关键帧的低维紧凑编码特征,采用基于图网络的时间对齐算法,实现局部近重复视频片段的检测和定位。该算法在公开的局部近重复视频检测数据集VCDB上取得了优于现有算法的实验性能。 展开更多
关键词 局部近重复视频检测 TRANSFORMER 视频自相似度矩阵 关键帧提取
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