本文選題：近重復(fù)視頻檢測(cè) + 相似性查詢　； 參考：《復(fù)旦大學(xué)》2012年博士論文

【摘要】：隨著寬帶傳輸網(wǎng)絡(luò)的日益完善和視頻軟、硬件處理技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,尤其隨著WEB2.0技術(shù)的快速發(fā)展,使得網(wǎng)絡(luò)視頻內(nèi)容呈爆炸性增長(zhǎng)的同時(shí)也伴隨著產(chǎn)生了大量的近重復(fù)視頻。大量近重復(fù)視頻的產(chǎn)生給版權(quán)保護(hù)、視頻內(nèi)容監(jiān)管和視頻搜索引擎結(jié)果排序等多方面帶來技術(shù)性的挑戰(zhàn)。在此背景下,基于內(nèi)容的近重復(fù)視頻檢測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。 本文對(duì)目前主要的近重復(fù)視頻檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)。盡管這些方法有各自的應(yīng)用場(chǎng)景,其技術(shù)細(xì)節(jié)也不僅相同,但其檢測(cè)流程可以用四個(gè)主要的步驟進(jìn)行概括：1)抽取視頻關(guān)鍵幀；2)提取視頻關(guān)鍵幀特征；3)執(zhí)行基于視頻關(guān)鍵幀特征的相似性查詢；4)在關(guān)鍵幀特征相似性查詢結(jié)果的基礎(chǔ)上執(zhí)行視頻子序列匹配,實(shí)現(xiàn)對(duì)近重復(fù)視頻的判別和定位。在這四個(gè)步驟中,關(guān)鍵幀的抽取方法已相對(duì)成熟,因此,目前對(duì)基于內(nèi)容的近重復(fù)視頻檢測(cè)的研究主要集中在穩(wěn)定的、高區(qū)分度的視頻特征抽取,高效的特征相似性查詢和準(zhǔn)確的視頻子序列匹配這三個(gè)方面。本文對(duì)這三方面的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了總結(jié),并在此基礎(chǔ)上提出了我們的方法。 在近重復(fù)視頻檢測(cè)中的特征研究方面,本文做了兩方面的工作：1)在SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征點(diǎn)集合基礎(chǔ)上,提出了利用奇異值分解方法獲取SVD-SIFT(Singular Value Decomposition-SIFT)特征。2)對(duì)SIFT描述子的描述方法進(jìn)行了改進(jìn),提出了梯度序數(shù)特征,簡(jiǎn)稱GOS(Gradient Ordinal Sig-nature)。相比于標(biāo)準(zhǔn)的SIFT描述子,在特征描述能力方面,SVD-SIFT和GOS基本上保存了原始SIFT描述子所具有的尺度不變性、旋轉(zhuǎn)不變性等良好特性。其中GOS還新添了鏡像不變特性,具有更好的適應(yīng)性。但SVD-SIFT和GOS的計(jì)算更加簡(jiǎn)單,維數(shù)也大大降低,因而有效提高了系統(tǒng)的檢測(cè)速度。 在近重復(fù)視頻檢測(cè)中的關(guān)鍵幀特征相似性查詢研究方面,本文在分析排序類特征的一些內(nèi)在特性的基礎(chǔ)上,結(jié)合度量空間嵌入理論。提出了一種高效的相似性查詢方法,基于固定點(diǎn)嵌入的相似性查詢方法,簡(jiǎn)稱FE(Fixed point-based Embedding)。FE源于一個(gè)簡(jiǎn)單的思想：如果原始空間中兩個(gè)靠得很近的點(diǎn),經(jīng)過“嵌入”后在嵌入空間中可能仍然會(huì)靠得很近。而FE的收斂性能確保這種假設(shè)的成立。通過固定點(diǎn)嵌入后,高維空間中相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)會(huì)投影到相同槽中,然后通過建立一個(gè)倒排索引結(jié)構(gòu)執(zhí)行高效的相似性查詢。 在近重復(fù)視頻檢測(cè)中的視頻子序列匹配研究方面,本文提出了基于圖的視頻子序列匹配算法。該方法將基于關(guān)鍵幀特征的相似性查詢結(jié)果構(gòu)建成匹配結(jié)果圖,進(jìn)而將近重復(fù)視頻檢測(cè)轉(zhuǎn)換成了一一個(gè)在匹配結(jié)果圖中查找最長(zhǎng)路徑的問題。該方法有三個(gè)主要優(yōu)勢(shì)：1)它能在眾多雜亂的匹配結(jié)果中找到最佳的匹配序列,有效剔除了某些假“高相似度”匹配帶來的噪聲,因而它能在一定程度上彌補(bǔ)底層特征描述力的不足。2)由于它充分考慮和利用了視頻序列的時(shí)序特性,從而具有很高的近重復(fù)視頻定位準(zhǔn)確度。3)它能自動(dòng)檢測(cè)出匹配結(jié)果圖中存在的多條離散路徑,從而能一次性檢測(cè)出兩段視頻中可能存在多段近重復(fù)視頻的情形。 最后,通過實(shí)驗(yàn)對(duì)本文提出的方法進(jìn)行了評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文提出的方法,在單個(gè)技術(shù)指標(biāo)方面獲得了接近于最好方法的性能。但將這些方法綜合應(yīng)用于近重復(fù)視頻檢測(cè)中,獲得了更好的表現(xiàn)。
[Abstract]:With the improvement of broadband transmission network and the rapid development and wide application of video soft, hardware processing technology, especially with the rapid development of WEB2.0 technology, the content of network video is explosively growing and a large number of near repeated video are produced. A large number of near repetition video is produced to copyright protection, video content supervision In this context, the content based near duplicate video detection technology arises at the historic moment.
In this paper, the main near repetition video detection techniques are summarized. Although these methods have their own application scenes, their technical details are not only the same, but the detection process can be summarized in four main steps: 1) extracting video key frames; 2) extracting the feature of the video key frame; 3) executing the key frame feature based on the video. Similarity query; 4) performing video subsequence matching on the basis of the result of key frame feature similarity query to realize the discrimination and location of near repeated video. In these four steps, the extraction method of key frames is relatively mature, so the current research on content based near duplicate video detection is mainly concentrated in stable, high area The video feature extraction of indexing, efficient feature similarity query and accurate video subsequence matching are three aspects. This paper summarizes the related technologies of these three aspects and proposes our methods on the basis of this.
In the feature research of near repetition video detection, two aspects are done in this paper: 1) on the basis of SIFT (Scale Invariant Feature Transform) feature point set, we propose a singular value decomposition method to obtain SVD-SIFT (Singular Value Decomposition-SIFT) special.2) to improve the description of the SIFT descriptor. The gradient ordinal number feature, called GOS (Gradient Ordinal Sig-nature). Compared to the standard SIFT descriptor, the SVD-SIFT and GOS basically preserve the good properties of the scale invariance and rotation invariance of the original SIFT descriptors. In addition, GOS also adds a new image invariant feature, but has better adaptability. The computation of SVD-SIFT and GOS is simpler and the dimension is greatly reduced, which improves the detection speed of the system effectively.
In the research of key frame feature similarity query in near repetition video detection, this paper, based on the analysis of some inherent characteristics of the sort feature, combined with the metric space embedding theory, proposes an efficient similarity query method based on the fixed point embedded similarity query method, called FE (Fixed point-based Embedding).F. E comes from a simple idea that if two very close points in the original space are "embedded" in the embedded space, it may still be very close. And the convergence performance of the FE ensures the assumption that the similar data points in the high dimensional space will be projected into the same slot after a fixed point is embedded, and then by establishing one The inverted index structure performs an efficient similarity query.
In the research of video subsequence matching in near repetition video detection, this paper proposes a graph based video subsequence matching algorithm, which constructs a matching result map based on the similarity of key frame features, and then converts nearly repeated video detection into one of the longest paths in the matching result graph. This method has three main advantages: 1) it can find the best matching sequence in a large number of chaotic matching results, effectively eliminate the noise caused by some false "high similarity" matching, so it can make up for the insufficient.2 of the underlying feature description to a certain extent. Because it fully considers and uses the temporal characteristics of video sequence. In this way, it has a high accuracy of near repetition video positioning (.3). It can automatically detect multiple discrete paths that exist in the matching result graph, and can detect the possibility of multi segment near repetition video in two segments of video in one time.
Finally, the method is evaluated by the experiment. The experimental results show that the method proposed in this paper obtains the performance close to the best method in a single technical index. However, these methods are applied to the near repetition video detection and get a better appearance.

【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1893745