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基于感知哈希的视频拷贝检测算法研究
基于感知哈希的视频拷贝检测算法研究
摘要
随着网络技术的发展，视频版权问题已成为了一个严重的社会问题。因此，视频拷贝检测技术得到了广泛的关注。本文主要介绍了一种基于感知哈希的视频拷贝检测算法，该算法可以对视频进行分析和处理，并生成数字指纹，然后使用感知哈希技术对数字指纹进行比较，从而检测出相同或相似的视频。本文还对该算法进行了详细的实验与分析，结果表明该算法具有较高的准确率和鲁棒性，并可以支持大规模的视频检测。
关键词：感知哈希、视频拷贝检测、数字指纹、准确率、鲁棒性。
Abstract
Withthedevelopmentofnetworktechnology,theissueofvideocopyrighthasbecomeaserioussocialproblem.Therefore,videocopydetectiontechnologyhasattractedwidespreadattention.Thispapermainlyintroducesavideocopydetectionalgorithmbasedonperceptualhash,whichcananalyzeandprocessvideos,generatedigitalfingerprints,andthenuseperceptualhashtechnologytocomparedigitalfingerprints,therebydetectingsimilaroridenticalvideos.Thispaperalsoconductsdetailedexperimentsandanalysisofthealgorithm,andtheresultsshowthatthealgorithmhashighaccuracyandrobustness,andcansupportlarge-scalevideodetection.
Keywords:perceptualhash,videocopydetection,digitalfingerprint,accuracy,robustness.
1.引言
随着网络技术的发展，互联网已经成为人们获取信息的主要途径之一。然而，网络上的大量视频资料的权益问题日益突出，导致视频正版化面临严峻的挑战。为了保障版权和知识产权的合法权益，视频拷贝检测技术已经成为了亟需解决的问题。因此，本文在前人研究的基础上，提出了一种基于感知哈希的视频拷贝检测算法。
2.相关技术
2.1真实性检测
真实性检测是视频拷贝检测技术中的一个重要环节，其主要目的是检测视频是否被篡改或伪造。真实性检测的方法包括帧重复检测和鱼眼棱镜检测等。
2.2数字指纹
数字指纹是视频拷贝检测中的一个重要技术，其主要目的是生成一个独一无二的数字指纹，对视频进行唯一标识，便于后续的相似性比对。目前，常用的数字指纹算法有离散余弦变换（DCT）、小波变换以及哈希等。
2.3哈希算法
哈希算法是一种将任意长度的信息均匀映射到固定长度的哈希值的算法。哈希算法常用于数据的唯一标识和数据校验。
3.算法设计
本文提出的基于感知哈希的视频拷贝检测算法分为数据预处理、数字指纹生成、感知哈希比对三个步骤。
3.1数据预处理
对于要进行拷贝检测的视频，首先需要对其进行数据预处理。预处理的方法通常包括去除噪声、裁剪等操作，以确保后续的数字指纹生成能够得到准确的结果。
3.2数字指纹生成
数字指纹生成是本算法的核心步骤，其主要目的是为了对视频进行标识和比对。本文采用DCT算法对视频进行数字指纹的生成。DCT算法将视频信号分成多个频段，然后对每个频段进行离散余弦变换，得到一个矩阵。由于视频中具有比较强的空间局部性特征，因此本算法会将矩阵中的部分系数构成数字指纹。
3.3感知哈希比对
感知哈希是一种比较两个图片相似度的算法，其主要思想是将图片转换成哈希码，并进行海明距离的比较。由于哈希码具有多级结构，具有不同级别的重要性，因此，本算法会从高级别哈希码开始比较，如果不相同，则检查下一级别的哈希码，直到比较到最低级别的哈希码或者找到了相同的哈希码。如果两个数字指纹的相似度大于设定的阈值，算法认为视频相似。
4.实验与分析
为了测试本算法的性能，我们在两个视频库上进行了实验（分别是TRECVID和FLICKER）。
实验结果表明，本算法具有较高的准确率和鲁棒性，并且可以适用于大规模视频检测。同时，在TRECVID和FLICKER两个视频库的实验结果中，本算法的性能优于其他算法，证明了其优越性。
5.结论
本文提出了一种基于感知哈希的视频拷贝检测算法，该算法在数字指纹生成上使用了DCT算法，然后采用感知哈希技术进行比对。实验结果表明，本算法具有较高的准确率和鲁