基于內(nèi)容的視頻拷貝檢測技術(shù)研究的開題報告

基于內(nèi)容的視頻拷貝檢測技術(shù)研究的開題報告一、研究背景及意義隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，視頻內(nèi)容的瀏覽和分享已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的一部分，同時也面臨著多種版權(quán)問題。在這種情況下，基于內(nèi)容的視頻拷貝檢測技術(shù)顯得非常重要。通過對視頻內(nèi)容的深度分析和對比，檢測出盜版視頻，起到保護原版權(quán)利的作用。目前市場上已經(jīng)有很多視頻拷貝檢測技術(shù)，但大多數(shù)都采用簡單的基于散列的方法，無法檢測出修改后的視頻，同時由于視頻文件的復雜性，導致檢測速度慢、效率低。因此，本研究旨在通過深入研究視頻深度學習技術(shù)，建立高效、快速、準確的視頻拷貝檢測系統(tǒng)，為版權(quán)保護打擊盜版行為提供技術(shù)支持。二、研究內(nèi)容和方法1.研究內(nèi)容：本研究將聚焦于以下幾個方向：（1）視頻特征提?。豪蒙疃染矸e神經(jīng)網(wǎng)絡對視頻進行特征提取，包括幀間差分、直方圖比較、特征點提取等，通過對視頻的多個層次的特征進行分析，建立全面的視頻特征模型；（2）相似度計算：通過特征向量之間的相似度計算，判斷兩個視頻的相似度；（3）圖像處理和增強：對于視頻中的一些干擾因素和噪聲進行去除和處理，增強視頻的質(zhì)量和可讀性；（4）建立數(shù)據(jù)庫：建立一個數(shù)據(jù)庫，包含原始視頻和其它視頻的特征向量，可以快速查詢某個視頻是否為盜版。2.研究方法：（1）獲取視頻數(shù)據(jù)和準備數(shù)據(jù)集（2）利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對視頻進行特征提取，包括幀間差分、直方圖比較、特征點識別等，并計算視頻的特征向量；（3）根據(jù)特征向量計算各視頻間的相似度；（4）利用圖像處理技術(shù)對視頻進行增強和去噪；（5）建立一個數(shù)據(jù)庫包含原始視頻和其它視頻的特征向量，可以快速查詢某個視頻是否為盜版。三、預期成果本研究預期完成以下幾個方面的工作：（1）建立一種基于深度學習的視頻拷貝檢測技術(shù)；（2）構(gòu)建一個視頻特征提取和數(shù)據(jù)庫構(gòu)建系統(tǒng)，可以快速檢索和查詢視頻特征向量；（3）開發(fā)一款視頻版權(quán)保護和盜版檢測軟件，為版權(quán)保護和打擊盜版行為提供技術(shù)支持。四、研究進度安排本研究計劃分為以下幾個階段：（1）文獻調(diào)研和基礎(chǔ)理論學習（已完成）；（2）視頻數(shù)據(jù)的獲取，組織和建庫（已完成）；（3）利用深度學習提取視頻特征（進行中）；（4）視頻特征的相似度計算；（5）圖像處理和增強；（6）建立數(shù)據(jù)庫，開發(fā)軟件。五、參考文獻[1]WangG,LiJ,JiangG.AfastvideocopydetectionapproachbySIFT-basedsoftassignment[J].IEEETransactionsonMultimedia,2013,15(6):1315-1324.[2]ZhangG,MaD,YangJetal.Fastvideocopydetectionalgorithmbasedoncircularshift[J].MultimediaToolsandApplications,2014,68(2):261-279.[3]GuoJ,LiuX,ZhangW,etal.Videocopydetectionbasedonmotionestimationandfeatureselection[J].IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,2019,29(3):803–815.[4]ZhangY,JiangT,HuangH,etal.ADeepLearningApproachtoVideoC