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基于GPU的高效视频拷贝检测技术的研究与实现开题报告
一、选题背景与意义
随着互联网的普及和高速网络技术的发展，如今的网络环境下已经呈现出高清晰度视频呈增加和传播速度的快速增长趋势。在这个背景下，视频拷贝检测技术的应用也越来越广泛，它不仅帮助提高了网络版权保护能力，同时保护了知识产品的知识产权不受到侵犯。然而，传统的视频拷贝检测技术效果不理想，运行效率低，处理数据量大，无法满足今天数据量爆炸的网络环境。
因此，本文选题旨在基于GPU的高效视频拷贝检测技术的研究与实现。借助GPU优异的并行计算能力，针对视频拷贝检测中的关键技术和难点，开发一种能够实现高效处理大规模视频数据的算法。
二、研究内容
（1）视频拷贝检测技术的分析与评估。
通过对现有的视频拷贝检测技术的研究和比较，分析和评估它们的优缺点及适用范围，明确现阶段视频拷贝检测技术的研究状况。
（2）GPU并行计算技术的应用分析
GPU并行计算已经成为高性能计算领域的研究热点，它具有高并行度、高吞吐量等特点，对于处理大量数据和计算密集型的应用具有优异的计算速度。本文将深入探讨GPU并行计算技术的应用分析，了解GPU并行计算技术适用性和优势，并探讨如何在视频拷贝检测中实现GPU并行计算加速。
（3）基于GPU并行计算的视频拷贝检测算法设计与实现
本文将根据GPU的并行计算优势，设计并实现一种高效的视频拷贝检测算法，利用GPU的并行计算能力对视频进行处理，识别和比对相似区域，并输出检测结果。
（4）系统实现与结果分析
通过实验验证该方法的准确性和效率，并分析方法的优缺点。
三、预期目标
1.分析和比较现阶段常用视频拷贝检测算法的优缺点，并针对现有问题提出优化方案。
2.深入探讨GPU并行计算技术应用，并设计并实现一个基于GPU的高效视频拷贝检测。
3.通过实验验证算法的准确性和性能优势。
四、研究方法
1.文献调研法：对现阶段的视频拷贝检测技术进行收集，分析并总结其优缺点。
2.系统分析法：探究GPU并行计算技术的应用分析和并行化处理方法，分析其中的优势与不足。
3.算法设计与实现：根据分析，设计并实现一种高效的基于GPU并行计算的视频拷贝检测算法。
4.实验分析法：通过实验来验证算法的准确性和性能优势。
五、进度计划
预计的进度计划如下：
第1周-第3周：文献调研并撰写文献综述。
第4周-第6周：系统分析GPU并行计算技术及应用，并提出GPU并行计算在视频拷贝检测中的处理方法。
第7周-第10周：设计并实现一种基于GPU并行计算的视频拷贝检测算法。
第11周-第13周：实验验证算法的准确性和性能优势。
第14周-第15周：论文撰写和答辩准备。