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基于多模态特征的视频拷贝检测技术研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着社会信息化的快速发展，视频成为了人们获取信息和娱乐的主要途径之一。同时，随着科技的不断发展，视频拷贝技术也日益发展完善。如何防止视频盗版已成为扰乱市场秩序以及侵害知识产权的重要问题。目前，各大视频网站和内容提供商都在积极探索可行的视频拷贝检测技术。
二、任务目的
该项目的目的在于：基于多模态特征，研究一种高效、准确的视频拷贝检测技术，实现对盗版视频的及时识别和处理。
三、任务内容
1.收集视频数据集：收集不同来源和格式的视频，包括盗版视频、正版视频和视频水印等。
2.设计多模态特征提取模块：建立多模态特征提取模块，包括视频图像特征、音频特征、文本特征等。
3.建立拷贝检测模型：利用机器学习算法，如深度学习和支持向量机，建立拷贝检测模型，实现对视频的特征提取和匹配。
4.探索特殊处理方法：针对一些特殊的视频拷贝方式和处理技术，如视频加密、格式转换等，探索相应的处理方法。
5.实现系统原型：基于研究成果，实现一个简单的视频拷贝检测系统原型。
四、预期成果
1.收集并整理一份标准化、有代表性的视频数据集。
2.建立多模态特征提取模块，定量评估各种特征对视频拷贝检测的贡献。
3.去除样本量少的特征，建立拷贝检测模型，测试模型的准确率、召回率和F1值等指标。
4.探索一些特殊处理方法，并对其效果进行评估。
5.实现一个简单的视频拷贝检测系统原型，并分析其性能和实用性。
五、任务要求
1.研究生应具备良好的数学和计算机知识，熟悉各种机器学习算法和深度学习框架。
2.研究生应对视频特征提取和多模态技术有一定的了解，具备一定的编程能力和数据处理能力。
3.研究生应按照进度安排，积极参与实验和讨论，在规定时间内提交各阶段的任务。
4.研究生应撰写一篇完整的毕业论文，包含题目、摘要、关键词、目录、正文、参考文献和致谢等部分。
5.研究生应在指导教师的指导下，按照科学合理的方式进行实验和数据处理，确保研究结果的准确性和可靠性。
六、任务计划
任务周期：2022年3月至2023年2月
任务计划：
|任务项目|开始时间|完成时间|
|:----:|:----:|:----:|
|数据集收集与整理|2022年3月|2022年4月|
|多模态特征提取模块设计|2022年5月|2022年6月|
|拷贝检测模型建立|2022年7月|2022年9月|
|探索特殊处理方法|2022年10月|2022年12月|
|系统原型实现|2023年1月|2023年2月|
|撰写毕业论文|2023年2月|2023年2月|
七、参考文献
[1]姜健，罗元堂，黄俊.基于视觉特征的视频拷贝检测技术研究[J].计算机应用，2016，36(3)：608-613.
[2]张希彬，孟宪平.基于多模态特征的视频拷贝检测研究[J].电脑开发与应用，2020(07):214-216.
[3]贺洁，李杰.基于深度学习的视频拷贝检测方法研究[J].计算机科学与探索，2018，12(5)：898-906.