检索结果-内蒙古大学图书馆

北京理工大学学报 2018年第1期38卷 85-90页

作者：赵清杰王浩刘浩张聪北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室北京100081

为有效对近似重复视频进行检索和定位,提出了一种基于相对编辑相似度的检索和定位算法.算法包括基于局部特征的视频编码和基于相对编辑相似度的在线检索和定位两部分.基于局部特征的视频编码首先提取数据库视频的关键帧,然后在关键帧中... 详细信息

为有效对近似重复视频进行检索和定位,提出了一种基于相对编辑相似度的检索和定位算法.算法包括基于局部特征的视频编码和基于相对编辑相似度的在线检索和定位两部分.基于局部特征的视频编码首先提取数据库视频的关键帧,然后在关键帧中提取Root-SIFT特征描述符并应用层次K-Means聚类算法构建词典,之后将关键帧量化至词袋模型的单词并编码.基于相对编辑相似度的在线检索和定位首先对查询视频进行编码,然后应用相对编辑相似度算法,筛选近似重复视频并对近似重复片段进行定位.实验结果表明,LD算法比Yeh等提出的算法在平均F1评价准则上效果要高8.55%,并且NDCR降低为原来的29%,效果提升明显.

关键词：近似重复视频检索近似重复视频定位相对编辑相似度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于层次特征融合哈希的近似重复视频检索方法

引用

中国科学：信息科学 2018年第12期48卷 1697-1708页

作者：聂秀山林培光杨明哲尹义龙山东财经大学计算机科学与技术学院济南250100 山东大学软件学院济南250101

近年来,由于互联网上视频数量的爆炸式增长,基于视频哈希(Hash)的近似重复视频检索已经吸引了越来越多的研究者关注.在现有方法中,视频的视觉特征,包括单一特征以及多特征融合的方法被广泛应用于近似重复视频检索算法中.而低层视觉特征... 详细信息

近年来,由于互联网上视频数量的爆炸式增长,基于视频哈希(Hash)的近似重复视频检索已经吸引了越来越多的研究者关注.在现有方法中,视频的视觉特征,包括单一特征以及多特征融合的方法被广泛应用于近似重复视频检索算法中.而低层视觉特征在表达高层语义方面存在不足,使得近似重复视频检索的性能变低.针对这一问题,本文提出了一种基于层次特征融合的视频哈希方法,用于近似重复视频检索.该方法首先从视频中提取低层人工定义特征,然后利用卷积神经网络提取中间层深度特征以及高层语义特征,最后把不同层级的特征融合起来,利用层次特征和样本之间的全局结构关系以及各特征之间的互补性,学习得到视频哈希,进而进行近似重复视频检索.该方法在CC-WEB-VIDEO数据库上进行了实验,实验结果证明本文方法与现有的方法相比在性能上有较大提升.

关键词：近似重复视频检索视频哈希层次特征特征融合监督学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉词袋的近似重复视频片段检索

基于视觉词袋的近似重复视频片段检索

引用

作者：罗湛中国科学技术大学

学位级别：硕士

近些年,视频内容的盗版和侵权问题越发严重,不仅损害了原作者的权益,也破坏了视频创作产业的健康发展,这使得视频版权保护成为一个焦点问题;此外,随着互联网视频的爆炸性增长,近似重复的内容占用了大量的存储与带宽资源,过滤掉这些近似... 详细信息

近些年,视频内容的盗版和侵权问题越发严重,不仅损害了原作者的权益,也破坏了视频创作产业的健康发展,这使得视频版权保护成为一个焦点问题;此外,随着互联网视频的爆炸性增长,近似重复的内容占用了大量的存储与带宽资源,过滤掉这些近似重复视频也是一个重要需求。为了解决这些问题,近似重复视频片段检索技术应运而生,它旨在从视频数据库中搜索查询视频经过拷贝变换后的视频片段,在视频版权保护、搜索、过滤等方面发挥重要作用。本文将近似重复视频片段检索分成了三个阶段。第一个阶段是视频帧级特征的提取,第二个阶段是在视频库中搜索查询视频的近似重复视频作为候选视频,第三个阶段是在候选视频中进一步定位拷贝片段。为了在大规模视频库中高效、精确地检索与查询视频的近似重复视频,并进一步精准定位拷贝片段的时间边界,这三个阶段面临着三大挑战:(1)各种针对视频的篡改变换层出不穷,对视频画面的编辑,视频帧之间的时序变换等,要求视频特征具有强大的鲁棒性;(2)搜索目标视频,需要对整个视频库进行遍历,度量查询视频与所有参照视频间的相似度,检索的性能与效率难以兼顾;(3)场景的多样性、变换的复杂性使得视频对之间存在巨大的时空差异,现有定位方法难以泛化到不同场景。针对这三个挑战,本文完成了以下工作:1.提出了基于视觉词袋的近似重复视频检索方法。利用自监督的对比学习方法提取视频帧级特征,通过丰富的数据增强方式保证了特征的鲁棒性。基于视觉词袋将视频具有语义相似性的特征分配到同一单元,视频级的相似度由联合时空信息度量的单元级的相似度聚合得到,再结合双重索引,能够精准度量相似度的同时显著提升检索速度。在两个综合性的数据集上,检索性能与速度都超越了现有方法,对于千万规模级的短视频库也能达到平均秒级的查询响应。2.提出了基于视觉词袋的视频拷贝定位方法。利用视觉词袋将视频对的相似度矩阵分割为多个子相似度矩阵,每个子相似度矩阵由时间上近似对齐的帧级特征构造,通过贪心策略完成拷贝模式的检测,定位子拷贝片段,最后聚合为完整的拷贝片段。在由不同场景的数据集混合得到的拷贝定位数据集MIX上,本方法取得了最佳性能,具有更强的泛化能力。

关键词：对比学习近似重复视频检索视频拷贝定位

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

短视频侵权检索技术研究及系统实现

短视频侵权检索技术研究及系统实现

引用

作者：叶帅浙江大学

学位级别：硕士

随着短视频产业的发展和普及,短视频平台正面临着严重的侵权问题,包括抄袭、盗用、篡改等。这些侵权行为不仅侵犯原创作者的合法权益,还降低平台整体品质,损害用户信任。因此,如何有效地检测和防止短视频侵权是一个迫切需要解决的问题... 详细信息

随着短视频产业的发展和普及,短视频平台正面临着严重的侵权问题,包括抄袭、盗用、篡改等。这些侵权行为不仅侵犯原创作者的合法权益,还降低平台整体品质,损害用户信任。因此,如何有效地检测和防止短视频侵权是一个迫切需要解决的问题。在学术社区中,短视频侵权检索问题被抽象为近似重复视频检索任务。该任务旨在大规模视频库中,根据给定的查询视频,检索出与其内容相似或近似重复的视频。要实现精准的检索效果,核心在于捕获视频中的关键信息,学习有效的侵权特征表示,并能够抵抗各种侵权方式带来的视觉变化。为获得鲁棒、高效的侵权表示特征,本文提出了基于深度学习、自监督学习和对比学习的侵权特征生成与侵权特征压缩的技术方案,以应对短视频侵权检索问题。本文的主要贡献如下: 1、针对侵权数据标注成本高、有标签数据稀缺、侵权方式多样导致特征鲁棒性不足等问题,本文提出了一种基于动量对比学习的侵权特征生成算法。该算法在有限的显存资源下,利用无标签样本学习鲁棒、具有区分力和泛化能力的短视频侵权特征。实验结果表明,该方法可抵抗各种侵权方式的干扰,在SVD和CC＿WEB＿VIDEO数据集上均取得有竞争力的检索精确度。 2、针对侵权特征维度大、检索效率与精确度难兼顾、视频数据训练门槛高等挑战,本文提出了一种基于正交子空间与互信息约束的侵权特征压缩算法。该算法将高维侵权特征映射至多个子空间,通过KL散度约束实现特征正交。同时,引入全局空间特征学习模块,进一步聚合子特征,得到紧致、高效的全局特征,用于侵权检索。该算法保持检索精确度同时,有效降低特征维度,可在11G显存约束下进行训练。 3、结合所提出的两种方法,本文设计并实现了一个面向影视剧场景下的短视频侵权检索原型系统。该系统允许用户上传自己原创的短视频,并在海量数据库中检索出与之相似或相同的视频,辅助用户进行版权维护和侵权查处。性能测试表明,该系统能够基本满足应用场景需求。

关键词：短视频侵权检索近似重复视频检索对比学习自监督学习知识产权保护

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于短视频的近似重复视频检测

基于短视频的近似重复视频检测

引用

作者：赵义萱北京邮电大学

学位级别：硕士

通信技术和互联网的快速发展极大地推动了信息传播,基于多媒体的应用得到爆发式增长,其中承载信息量较大的视频也逐渐成为人们日常沟通、消遣娱乐不可或缺的方式。然而,随着视频获取方式的多样和视频编辑的日益简单,网络中充斥着大量的... 详细信息

通信技术和互联网的快速发展极大地推动了信息传播,基于多媒体的应用得到爆发式增长,其中承载信息量较大的视频也逐渐成为人们日常沟通、消遣娱乐不可或缺的方式。然而,随着视频获取方式的多样和视频编辑的日益简单,网络中充斥着大量的近似重复视频,不仅会引起版权纠纷,而且会影响用户的检索体验,增加服务商的存储压力,这些问题给我们提出了新的挑战。针对近似重复视频检索问题,学者们先后提出不同的方法,早期方法主要通过手工定义特征,通过提取视频关键帧的全局特征、局部特征或融合两种特征的方式从而生成视频的特征表述,然后通过特征匹配来检索近似重复视频。2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的突出表现引发了深度学习的浪潮,学者们不断提出新的模型或提出思路改进优化网络模型,使其在许多实际场景中得到了应用,其中卷积神经网络在图像的识别和检索方面取得了极佳的效果,鉴于视频是由多帧图片连续播放的画面,因此卷积神经网络也正在不断被用于视频相关的研究中。本文提出了一种融合风格特征和内容特征的近似重复视频检索方法,并以此为基础设计了一套视频爬虫系统。在近似重复视频检索中,本文利用预训练网络的中间层,计算浅层网络输出的Gram矩阵作为风格特征,深层网络输出作为内容特征,通过特征聚合的方式作为视频的特征表述。本文基于CCWEBVIDEO数据集进行了实验,实验结果表明本文提出的方法与当前流行的近似重复视频检索方法相比在整体性能方面得到了提升,平均精度达到0.982。在基于近似重复视频检索的视频爬虫系统设计中,本文对视频的爬取、存储、近似重复视频检索、系统管理、系统监控等多个模块进行了详细的设计与实现,并对系统进行了测试,测试结果显示系统可长时间地稳定运行,并具有良好的近似重复视频鉴别能力。

关键词：近似重复视频检索内容特征风格特征卷积神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：