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近似视频检索及重复视频检测的中期报告
近似视频检索和重复视频检测是视频处理领域的重要研究方向，涉及视频相关技术和算法，具有广泛的应用场景，如：
-媒体资产管理
-电影和电视节目的版权保护和维权
-社交媒体平台的内容管理和监督等。
本中期报告主要介绍近似视频检索和重复视频检测的技术和算法，以及当前的研究进展。首先，我们对这两个领域的定义和研究目标进行了简要介绍，然后着重介绍了以下内容：
1.视频特征提取
视频特征提取是实现视频检索和检测的基础。我们介绍了一些常见的视频特征提取方法，包括颜色特征、纹理特征、形状特征、运动特征等。并介绍了目前常用的局部特征提取方法，如SIFT、SURF、ORB、BRISK等。
2.近似视频检索算法
基本思路是在高维特征空间中寻找与查询视频最相似的视频。我们介绍了K-Means、PCA、LDA等常用的降维算法，以及一些基于局部特征匹配的算法，如BoW、VLAD、FV等。
3.重复视频检测算法
重复视频检测是指在海量视频中快速准确地检测出重复的视频片段或完整视频。我们介绍了几种常用的重复视频检测算法，包括基于哈希的方法、基于中间表示的方法、基于局部特征匹配的方法等。
4.应用场景和挑战
我们分别介绍了近似视频检索和重复视频检测在不同应用场景下的具体应用，如媒体图库检索、盗版影视监测、社交媒体监管等。同时，我们指出了当前这些领域所面临的挑战和瓶颈，如视频时间长度、视频质量、视频数量等。
总之，近似视频检索和重复视频检测是视频处理领域的研究热点，具有广泛的应用前景。随着算法和技术的发展，我们相信这两个方向将展现出更大的活力和潜力。