基于內(nèi)容的視頻拷貝檢測(cè)技術(shù)研究的開題報(bào)告

基于內(nèi)容的視頻拷貝檢測(cè)技術(shù)研究的開題報(bào)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(shí)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(cè)技術(shù)顯得非常重要。通過對(duì)視頻內(nèi)容的深度分析和對(duì)比，檢測(cè)出盜版視頻，起到保護(hù)原版權(quán)利的作用。目前市場(chǎng)上已經(jīng)有很多視頻拷貝檢測(cè)技術(shù)，但大多數(shù)都采用簡(jiǎn)單的基于散列的方法，無法檢測(cè)出修改后的視頻，同時(shí)由于視頻文件的復(fù)雜性，導(dǎo)致檢測(cè)速度慢、效率低。因此，本研究旨在通過深入研究視頻深度學(xué)習(xí)技術(shù)，建立高效、快速、準(zhǔn)確的視頻拷貝檢測(cè)系統(tǒng)，為版權(quán)保護(hù)打擊盜版行為提供技術(shù)支持。二、研究?jī)?nèi)容和方法1.研究?jī)?nèi)容：本研究將聚焦于以下幾個(gè)方向：（1）視頻特征提取：利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)視頻進(jìn)行特征提取，包括幀間差分、直方圖比較、特征點(diǎn)提取等，通過對(duì)視頻的多個(gè)層次的特征進(jìn)行分析，建立全面的視頻特征模型；（2）相似度計(jì)算：通過特征向量之間的相似度計(jì)算，判斷兩個(gè)視頻的相似度；（3）圖像處理和增強(qiáng)：對(duì)于視頻中的一些干擾因素和噪聲進(jìn)行去除和處理，增強(qiáng)視頻的質(zhì)量和可讀性；（4）建立數(shù)據(jù)庫：建立一個(gè)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(gè)視頻是否為盜版。2.研究方法：（1）獲取視頻數(shù)據(jù)和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集（2）利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)視頻進(jìn)行特征提取，包括幀間差分、直方圖比較、特征點(diǎn)識(shí)別等，并計(jì)算視頻的特征向量；（3）根據(jù)特征向量計(jì)算各視頻間的相似度；（4）利用圖像處理技術(shù)對(duì)視頻進(jìn)行增強(qiáng)和去噪；（5）建立一個(gè)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(gè)視頻是否為盜版。三、預(yù)期成果本研究預(yù)期完成以下幾個(gè)方面的工作：（1）建立一種基于深度學(xué)習(xí)的視頻拷貝檢測(cè)技術(shù)；（2）構(gòu)建一個(gè)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(hù)和盜版檢測(cè)軟件，為版權(quán)保護(hù)和打擊盜版行為提供技術(shù)支持。四、研究進(jìn)度安排本研究計(jì)劃分為以下幾個(gè)階段：（1）文獻(xiàn)調(diào)研和基礎(chǔ)理論學(xué)習(xí)（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(xué)習(xí)提取視頻特征（進(jìn)行中）；（4）視頻特征的相似度計(jì)算；（5）圖像處理和增強(qiáng)；（6）建立數(shù)據(jù)庫，開發(fā)軟件。五、參考文獻(xiàn)[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