画中画检测研究及其在视频拷贝检测中的应用

摘要

基于内容的视频拷贝检测旨在判断给定视频流是否使用了其它原创视频片段的内容，其可以广泛应用于数字媒体的版权保护、视频语义描述的重复检测、视频聚类分组等现实应用场景。通常，原创视频不会被直接拷贝使用，而是先经过某些视频变换，再插入到视频流中。画中画就是一种被频繁使用并且检测难度较大的视频变换。画中画检测准确与否，直接影响着基于此类变换的视频拷贝检测性能。现有的画中画检测方法大都假设输入视频的所有帧要么全部包含画中画要么全都不包含画中画，而没有考虑视频流中分段出现多个画中画的情况。而多画中画的情况在现实应用场景也频繁出现，比如新闻视频、体育视频等。这就要求设计新的算法来解决多画中画检测问题。为此，本文结合目前画中画检测的最新研究成果对无边界视频流中多个画中画的检测问题展开研究。本文的主要研究内容如下:
　　1.提出了一个多画中画时空定位算法。在研究单画中画检测的基础上，抽取了视频流中关于错检和漏检画中画片段出现的规律，并将其作为先验知识引入到画中画检测之中，最后通过一个灵活的画中画片段融合策略实现多个画中画的检测。实验表明我们提出的算法既能够精确地定位多个画中画的空间位置，又能有效地定位多个画中画的开始和结束时间点。
　　2.设计并实现了一个B/S架构的基于画中画检测的视频拷贝检测系统。为了检验画中画检测算法在视频拷贝检测中的功效，我们设计并实现了一个B/S架构的拷贝检测系统，并在其中引入了本文所提的多画中画检测算法。尽管只是一个实验研究系统，我们仍然按照软件设计的总体要求进行设计和实现。

目录

声明

致谢

摘要

1 引言

1．1 画中画检测的研究背景和意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 画中画检测的研究现状及难点

1．2．1 研究现状

1．2．2 研究难点

1．3 本文主要研究内容和结构

1．3．1 本文主要研究内容

1．3．2 本文组织结构

2 无边界视频流中多个画中画的检测

2．1 单画中画检测算法

2．2 多画中画检测算法

2．2．1 先验知识

2．2．2 时间定位方案

2．3 实验

2．3．1 数据集

2．3．2 评价准则

2．3．3 时间定位精度的评估

2．3．4 检测精度的评估

2．3．5 单画中画视频片段检测的评估

2．4 本章小结

3 基于内容的视频拷贝检测算法

3．1 视频拷贝检测算法概述

3．2 视频拷贝检测系统流程

3．2．1 选择关键帧

3．2．2 提取关键帧特征

3．2．3 相似性度量和匹配

3．3 视频拷贝检测算法优缺点比较和评价指标

3．3．1 视频拷贝检测算法的优缺点

3．3．2 评测标准

3．4 本章小结

4 画中画检测在视频拷贝检测中的应用

4．1 基于画中画检测的视频拷贝检测框架

4．2 基于画中画检测的视频拷贝检测算法详述

4．2．1 查询视频PIP检测

4．2．2 视频关键帧采样

4．2．3 VLAD描述向量

4．2．4 关键帧的相似性度量

4．2．5 基于时间差的帧融合算法

4．3 基于画中画检测的视频拷贝检测系统的实现

4．3．1 系统设计的总体要求

4．3．2 系统设计

4．3．3 系统结构

4．3．4 系统模块设计与实现

4．4 本章小结

5 总结与展望

5．1 工作总结

5．2 工作展望

参考文献

作者简历

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