基于多特征匹配的视频拷贝检测算法  

Video Copy Detection Based on Multiple Visual Feature Matching

作　　者：吴潇[1,2] 高科[1] 郭俊波[1] 李锦涛[1] 张勇东[1] 

机构地区：[1]中国科学院计算技术研究所前瞻研究中心,北京100190 [2]中国科学院研究生院,北京100049

出　　处：《计算机辅助设计与图形学学报》2010年第11期1856-1865,共10页Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics

基　　金：国家"九七三"重点基础研究发展计划项目(2007CB311100);国家"八六三"高技术研究发展计划(2007AA01Z416);国家自然科学基金(60873165;60802028);北京市科技新星计划项目(2007B071);北京市教育委员会共建项目专项资助

摘　　要：针对已有的视频拷贝检测算法仅使用单一特征进行视频内容匹配,难以应对多种不同形式的拷贝变化的问题,提出一种基于多种视觉特征的视频拷贝检测算法.该算法采用级联式检测过滤框架,在提取视频帧图像的全局特征用于检测画面轻微变化的重复视频片段后,使用更精准的局部特征等来检测各种复杂变化后的拷贝内容.为在大规模数据库中实现快速检测,使用kd树型索引结构实现特征近邻检索.在标准评测数据集上的实验结果表明,文中算法对多种拷贝变化具有鲁棒性,并具有较高的检测效率.Video copy detection is an important technique for filtering out unnecessary video content which is copyright invaded or redundant for large video databases.The difficulties of detecting video copies lie in the dissimilarities between video and its copies.Various visual transformations make the existing methods invalid where a single feature is used for video matching.This paper proposes a novel method which uses multiple visual features for content matching and searching.The proposed method adopts the cascade detection approach which first retrieves the query video using global features,then videos is matched by more accurate local features.To achieve satisfactory efficiency for large scale applications,the kd-tree indexing structure is adopted.Experiments on benchmark dataset show that the proposed method manifests a good balance of robustness to common copy transformations and high detection efficiency.

关 键 词：视频拷贝检测 图像特征提取 视觉信息检索 树型索引结构 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]