感知視頻指紋算法研究.pdf

1、近幾十年來，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，越來越多的多媒體信息更易獲得，特別是數(shù)字視頻。數(shù)字視頻的激增使視頻內(nèi)容存儲(chǔ)變得更加容易，然而也產(chǎn)生了許多新的問題，例如如何去從眾多的視頻數(shù)據(jù)中獲得感興趣的視頻。與此同時(shí)，不斷增長的視頻也使視頻內(nèi)容管理變得更復(fù)雜?；陉P(guān)鍵詞的傳統(tǒng)視頻區(qū)分和檢索方法不能有效的發(fā)揮作用，迫切的希望找到一種能夠滿足視頻內(nèi)容辨別、用戶檢索、內(nèi)容監(jiān)管、數(shù)據(jù)認(rèn)證的新方法。視頻指紋技術(shù)被看做是解決這些問題的一個(gè)新方法，因此，近年來它

2、已成為人們的研究熱點(diǎn)。
　　視頻指紋是從視頻序列中抽取的一個(gè)標(biāo)識(shí)符，用來區(qū)分視頻內(nèi)容。感知視頻指紋意味著兩個(gè)感知內(nèi)容相近的視頻將會(huì)產(chǎn)生相同的視頻指紋數(shù)據(jù)，感知內(nèi)容不同的視頻將產(chǎn)生不同的視頻指紋數(shù)據(jù)。
　　本文研究基于全局特征的視頻指紋提取方法，圍繞數(shù)字視頻指紋技術(shù)的特征提取方法、指紋構(gòu)造策略、指紋匹配方法進(jìn)行了探討和分析，提出了三種數(shù)字視頻指紋算法。
　　1.基于視頻內(nèi)容感知的質(zhì)心不變性，提出了相對(duì)角度不變性指紋算法。

3、該方法將視頻圖像幾何中心作為坐標(biāo)原點(diǎn)，計(jì)算視頻圖像的亮度質(zhì)心，計(jì)算亮度質(zhì)心和幾何中心之間的角度，之后通過時(shí)間距離尺度將原始視頻質(zhì)心角轉(zhuǎn)換為某一個(gè)固定幀率下的質(zhì)心角，最后采用相鄰相減策略形成視頻指紋。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)有損壓縮、幀率轉(zhuǎn)換、尺寸縮放、旋轉(zhuǎn)、剪切、亮度增強(qiáng)和高斯白噪聲攻擊具有較好的魯棒性。
　　2.針對(duì)一般視頻指紋算法只辨別視頻內(nèi)容，無法對(duì)所找到的具有相同內(nèi)容的視頻進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，本文提出了一種基于亮度結(jié)構(gòu)化質(zhì)量評(píng)估的

4、視頻指紋算法。輸入視頻首先被轉(zhuǎn)碼成具有固定幀率固定尺寸的視頻，之后視頻圖像以 16×16的宏塊進(jìn)行分割，計(jì)算每個(gè)宏塊的亮度均值并歸一化，得到最終指紋。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)有損壓縮、尺寸縮放、幀率轉(zhuǎn)換、亮度增強(qiáng)和高斯白噪聲攻擊具有較好的魯棒性，使用結(jié)構(gòu)化的亮度對(duì)比度對(duì)具有相同內(nèi)容的進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，從視覺角度看，查詢結(jié)果得到改善。
　　3.小波變換是數(shù)字圖像處理的一種常用方法，能夠提取圖像的頻域特征參數(shù)。本文使用低通濾波器構(gòu)造一對(duì)稱小