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基于内容的视频拷贝检测技术研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着互联网技术的发展，视频内容的浏览和分享已经成为人们生活中不可或缺的一部分，同时也面临着多种版权问题。在这种情况下，基于内容的视频拷贝检测技术显得非常重要。通过对视频内容的深度分析和对比，检测出盗版视频，起到保护原版权利的作用。
目前市场上已经有很多视频拷贝检测技术，但大多数都采用简单的基于散列的方法，无法检测出修改后的视频，同时由于视频文件的复杂性，导致检测速度慢、效率低。因此，本研究旨在通过深入研究视频深度学习技术，建立高效、快速、准确的视频拷贝检测系统，为版权保护打击盗版行为提供技术支持。
二、研究内容和方法
1.研究内容：
本研究将聚焦于以下几个方向：
（1）视频特征提取：利用深度卷积神经网络对视频进行特征提取，包括帧间差分、直方图比较、特征点提取等，通过对视频的多个层次的特征进行分析，建立全面的视频特征模型；
（2）相似度计算：通过特征向量之间的相似度计算，判断两个视频的相似度；
（3）图像处理和增强：对于视频中的一些干扰因素和噪声进行去除和处理，增强视频的质量和可读性；
（4）建立数据库：建立一个数据库，包含原始视频和其它视频的特征向量，可以快速查询某个视频是否为盗版。
2.研究方法：
（1）获取视频数据和准备数据集
（2）利用深度卷积神经网络对视频进行特征提取，包括帧间差分、直方图比较、特征点识别等，并计算视频的特征向量；
（3）根据特征向量计算各视频间的相似度；
（4）利用图像处理技术对视频进行增强和去噪；
（5）建立一个数据库包含原始视频和其它视频的特征向量，可以快速查询某个视频是否为盗版。
三、预期成果
本研究预期完成以下几个方面的工作：
（1）建立一种基于深度学习的视频拷贝检测技术；
（2）构建一个视频特征提取和数据库构建系统，可以快速检索和查询视频特征向量；
（3）开发一款视频版权保护和盗版检测软件，为版权保护和打击盗版行为提供技术支持。
四、研究进度安排
本研究计划分为以下几个阶段：
（1）文献调研和基础理论学习（已完成）；
（2）视频数据的获取，组织和建库（已完成）；
（3）利用深度学习提取视频特征（进行中）；
（4）视频特征的相似度计算；
（5）图像处理和增强；
（6）建立数据库，开发软件。
五、参考文献
[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.ADeepLearningApproachtoVideoCopyDetection[J].CyberneticsandInformationTechnologies,2017,17(2):49-63.