基于内容的视频拷贝检测技术

时空上下文编码的视频拷贝检测王荣波;陈浩;孙小雪;张江丰【摘要】The most popular approach for content-based video copy detection is based on bag-of-visual-words model with invariant local features. Due to the neglect of the spatial context information and the temporal context information,these methods are limited. An algorithm of representing the spatial and temporal context information of key frames quantified into binary codes,and spatial-temporal verification is quickly achieved by Hamming distance. Experiments on TREVID—2009 video set demonstrate the proposed algorithm has high efficiency and accuracy.%基于内容的视频拷贝检测，目前最流行的方法是基于词袋模型的关键帧内容匹配方法。

由于在空间上丢失了视觉词汇的上下文信息，而在时域中，同样丢失了关键帧时域上下文信息，此类方法的精度受到限制。

针对这一问题，通过使用一个上下文模型用于计算视频关键帧的空间上下文信息和时域上下文信息，同时将时空上下文信息量化成二进制编码，并通过海明距离实现快速的时空上下文验证。

在TREVID—2009视频集上的实验验证了该算法具有较高的效率与准确性。

【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2016(035)011【总页数】5页(P143-147)【关键词】视频拷贝检测;词袋模型;上下文编码【作者】王荣波;陈浩;孙小雪;张江丰【作者单位】杭州电子科技大学认知与智能计算研究所，浙江杭州 310018;杭州电子科技大学认知与智能计算研究所，浙江杭州 310018;杭州电子科技大学认知与智能计算研究所，浙江杭州 310018;国网浙江省电力公司电力科学研究院，浙江杭州 310014【正文语种】中文【中图分类】TP391如今随着网络视频共享的急速发展以及数字视频的编辑、发送和拷贝变得越来越容易，数字版权保护遇到了新的挑战。

2020年4月第37卷第2期长治学院学报Journal of Changzhi University Apr. ,2020Vol.37,No.2视频拷贝检测技术的进展分析和研究黄梦喆(安徽文达信息工程学院 影视传媒学院，安徽 合肥231201)摘 要：对原始视频和修改视频加以检测或区分已成为多媒体技术发展的难题之一。

它以视频复制检 测系统为基础，该系统需要足够稳健以检测这些变换后的视频，精确定位复制段的位置。

文章概述了视频拷贝检测的最新进展，重点讨论了视频拷贝检测系统采用的基于内容的复制检测技术，并分析各视频拷贝 检测技术的优缺点。

关键词：视频复制；视频检测;内容检测；水印中图分类号：G2文献标识码:A 文章编号:1673-2014( 2020 )02-0040-04引言网络视频的井喷式发展会引发严重的数据冗 余问题。

在存储库中维护多个视频副本需要巨大的存储空间且视频检索操作耗时。

如果能够在视频库 中识别视频的重复副本，则将实现有效的存储管理。

另外创建转换后的视频副本并在互联网上传播 技术门槛极低，这可能会给企业带来巨大损失。

因 此,视频拷贝检测系统应实现智能化。

1系统的构成阶段1.1离线阶段首先进行视频预处理，并尽可能消除变换效 果。

从原始视频片段中提取关键帧,并从每个关键 帧中提取不变特征。

这些不变的功能应该能够检测 原始视频的转换版本。

在特征提取之后，将特征登 记到索引数据结构中以执行更快的特征检索和匹 配操作，如图1所示。

1.2在线阶段在此阶段实现对所查询视频加以评估。

在查询视频的预处理关键帧上执行特征提取，并且将提取 的特征与存储在索引结构中的特征进行比较，然后检查相似性结果，最后系统给出了复制检测结果, 如图2所示。

图2特征检测现有的视频拷贝检测技术主要分为基于水印和基金项目：2017年安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2017A649)收稿日期：2019—11—06作者简介潢梦喆(1993—),女佞徽合肥人，讲师,主要从事播音主持和新媒体的教学与研究o-40 -黄梦喆视频拷贝检测技术的进展分析和研究基于内容的拷贝检测,这些技术中的每一种都有其自身的优点和缺点。

基于内容的视频拷贝检测技术牛晓 14050019一、背景随着互联网技术和多媒体技术的飞速发展,人们获取信息的途径也从单一依靠传统的纸质文本发展到现在多元化的电子文档、图像、音频和视频,网络用户每天都会上传数量惊人的图像、音频、视频到互联网上。

视频具有直接生动的特点并涵盖了比图像和音频更丰富的内容信息,从而成为了目前人们最热衷的信息获取途径。

人们可以通过一些数字视频处理工具对视频进行编辑和修改并产生一些拷贝视频。

这些拷贝视频发布到互联网上之后,会导致用户在进行视频搜索时得到很多内容相似甚至相同的视频,这不仅会极大的降低检索的效率,同时也可能侵犯了版权人的合法权益。

因而如何从网络上大量的视频中准确地检索出拷贝视频已经成为目前数字版权保护领域急需解决的难题。

为了解决上述难题，基于内容的视频拷贝检测技术（CBCD）成为目前研究的热点。

二、概念描述视频拷贝的定义：一个视频或者其片段在经过某些编辑处理后，得到的内容相同但视觉外观(如亮度、格式)不完全一致的同源视频版本。

拷贝视频的主要内容和原始视频大体相同,但仍有一些内容或格式上的差别,主要的视频拷贝处理方法有如下几种:1.视频格式的变化:对原始视频的存储格式进行更改以满足不同的需要,主要的视频格式有MPEG、AVI、WMV、RM等。

2.对位率、帧率、帧大小进行处理:对原始视频进行重新压缩，得到了改变质量效果的拷贝视频。

3.空间域操作:对原始视频的内容进行处理,常用的有加入噪声、改变对比度、剪切、翻转、加入边框、加入字幕、插入画中画等处理。

图1给出了一些基于空间域拷贝处理的例子。

4.时间域操作:对原始视频中图像帧按时间顺序进行处理,常用的有按时间顺序翻转、丢帧、插帧等。

图1 视频拷贝处理的例子视频拷贝检测的定义：给定一个查询视频和已知的大规模源视频数据库,拷贝检测指的是通过将查询视频的特征与库中视频做匹配，判断此查询视频是否包含数据库中的某个源视频的内容,即判断查询视频是否是库中某源视频的拷贝。

基于内容的视频检索技术1、什么是基于内容的视频检索技术视频检索技术区别于传统的基于关键字检索的主要特点体现在，它是以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等领域的知识为基础，借鉴认知科学、人工智能、数据库管理及人机交互、信息检索等技术领域的知识与数据表示方法，通过引入新的媒体数据表示、数据模型，以及有效的检索算法和友好的人机界面，实现基于内容的视频检索功能。

视频检索技术相对于传统的基于文本的检索方法有两个突出特点：突破了传统的基于表达式检索的局限性，直接对视频的内容进行分析，完全由计算机自动实现提取特征和语义的过程，避免了人工描述的主观性，利用这些内容建立特征索引，实现基于内容的检索；采用相似性匹配的方法进行查询。

2、需要使用哪些技术一、视频镜头检测技术。

由于视频内容丰富，不易建立索引，可以将其从大到小划分为视频、场景、镜头及关键帧4个层次，其中，镜头是视频检索的基本单位，是摄像机一次操作所拍摄的图像序列。

对视频建立索引，首先要将视频分割为镜头。

镜头检测即找到镜头与镜头之间的切换，并找到切换前后的差异。

镜头切换包括渐变和突变，针对不同的情况需使用不同的检测技术。

二、关键帧提取技术。

检测出镜头之后，要进行镜头关键帧的提取。

镜头关键帧是反映镜头主要内容的一帧或几帧图像，因而需要它描述准确且存储数据量尽量小，计算不宜太复杂。

3、基于内容的视频检索技术的现状基于内容的视频检索系统大致分为索引、查询和检索3个模块。

索引模块运用镜头检测、关键帧提取、视频聚类、特征提取等技术对视频信息进行预处理，从而建立视频特征索引，以此作为视频检索的基础和依据；查询模块主要负责实现人机交互，并能通过用户的反馈信息对检索逐步求精；检索模块主要实现视频特征索引与用户提交的查询条件的相似度计算、特征匹配，并根据相关度排序后提交用户查询结果。

用户行为的知识是提高检索系统性能的一个渠道，包括用户熟知的主题、用户提出的确切问题和用户的行为。

基于GPU的高效视频拷贝检测技术的研究与实现中期报告1.研究背景随着互联网和数字媒体技术的不断发展，视频的传输和分享变得越来越普遍。

然而，这也带来了视频内容盗用、侵权等问题，使得视频的版权保护越来越重要。

视频拷贝检测技术就是为了解决这一问题而出现的。

目前，常用的视频拷贝检测技术主要有哈希值比对、局部特征比对等。

然而，这些方法都需要耗费大量的计算资源和时间。

尤其是随着高清视频和4K视频的普及，视频处理的难度和复杂度进一步增加。

为了解决这一问题，本文提出了基于GPU的高效视频拷贝检测技术，利用GPU的并行计算能力，加速视频比对和处理的速度，提高检测的效率和精度。

2.研究内容和计划本文的研究内容主要包括以下方面：1）视频哈希算法的研究和优化：哈希值是视频拷贝检测中最基本的比对方式，因此需要对哈希算法进行研究和优化，提高哈希值比对的准确性和速度。

2）GPU并行计算架构的研究和优化：GPU具有良好的并行计算能力，可以极大地提高视频处理的速度。

因此，需要对GPU的并行计算架构进行研究和优化，提高GPU的计算效率和性能。

3）视频比对算法的研究和优化：视频比对是视频拷贝检测的核心过程，因此需要对视频比对算法进行研究和优化，提高比对精度和速度。

4）系统实现和性能测试：最后，需要将研究成果进行系统实现，并进行性能测试和优化。

研究计划如下：第1-2个月：对视频哈希算法进行研究和优化，实现基于GPU的哈希值比对算法。

第3-4个月：对GPU并行计算架构进行研究和优化，提高GPU的计算效率和性能。

第5-6个月：对视频比对算法进行研究和优化，实现基于GPU的视频比对算法。

第7-8个月：完成系统实现和性能测试，并进行优化。

第9-10个月：撰写论文，准备答辩。

3.预期成果和意义本文的预期成果包括：1）基于GPU的高效视频拷贝检测算法：通过对视频哈希算法、GPU 并行计算架构和视频比对算法的研究和优化，实现基于GPU的高效视频拷贝检测算法，提高检测的效率和精度。

基于内容的视频拷贝检测的实现的开题报告一、研究背景随着互联网的发展，视频数据的传播速度越来越快。

仅仅几秒钟的时间，一个视频即可在网络上广泛传播。

但是，一些不负责任的用户可能会在网络上复制别人的视频内容，侵犯内容的知识产权。

因此，建立一个有效的视频拷贝检测系统是非常重要的。

传统的视频拷贝检测技术主要基于比较视频文件的MD5或者SHA-1哈希值来判断是否是同一视频。

但是，这种方案无法应付一些更加复杂的情况，例如对视频文件进行剪辑、压缩、裁剪等操作。

因此，基于内容的视频拷贝检测技术应运而生。

该技术不仅可以检测相同视频文件的拷贝，还可以判断经过编辑、混合、裁剪等操作的视频文件是否侵犯了版权。

二、研究目的本研究旨在设计并实现一种基于内容的视频拷贝检测系统。

该系统可以检测视频中不同的图像、字幕或音频元素，并计算这些元素在视频中出现的时序和位置。

通过比较两个视频的这些元素及其时序和位置，视频拷贝检测系统将确定两个视频是否相同。

三、研究内容本研究主要内容包括以下几个方面：1.设计并实现视频分帧模块对视频文件进行分帧，以获得视频文件的帧序列。

2.设计并实现图像处理模块通过对视频中的每一帧进行分析和处理，提取视频中的关键帧和目标元素。

在该模块中，将使用一些计算机视觉技术，例如图像分割、特征提取和识别。

3.设计并实现音频处理模块对视频中的音频进行分析和处理，提取音频中的关键特征。

在该模块中，将使用一些音频信号处理技术，例如频谱分析、时域分析和特征提取。

4.设计并实现匹配算法将图像和音频特征与数据库中的相似特征进行比较，从而确定两个视频是否相同。

在该模块中，将使用一些机器学习技术，例如支持向量机（SVM）和神经网络。

四、研究意义本研究的主要意义在于设计实现了一个基于内容的视频拷贝检测系统。

该系统可以用于保护知识产权，有效预防视频内容的盗版，从而保障了知识产权的合法权益。

此外，该系统还具有广泛的应用前景，例如在安全监管、娱乐媒体等领域，都可以发挥巨大作用。

基于内容的视频检索Content-Based Video Retrieval (CBVR)视频是集图像、声音、文字等为一体的综合性媒体，在众多媒体种类中携带的信息量最大。

随着互联网技术的发展和网络带宽的提升，网络视频数据量成爆炸式增长，如何对互联网上的海量视频数据进行检索已成为国内外的研究热点，是新一代搜索引擎的主要研究内容。

视频检索是通过对海量的非结构化的视频数据进行结构化分析，提取视频内容的特征（包含语义特征），在此基础上实现从内容上对视频进行检索。

原始视频要根据其内容建立索引，需要有一种算法，在无人参与的情况下，能够自动提取并描述视频的特征和内容。

与传统文本检索相比，视频检索存在很大的技术难度。

首先，视频内容的特征难以提取与处理，特别是语义特征的提取存在很大的困难。

其次，视频检索在索引建立、查询处理以及人机交互等方面都与传统的文本搜索存在很大区别，还有一些技术难题有待解决。

视频检索的基本流程：结构化分析→特征提取→语义提取→高维索引→检索反馈→浏览应用动态特征静态特征提取镜头的特征及关键帧的视觉特征存入视频数据库。

在建库后，利用相似度的测量实现基于内容的检索。

1.结构化分析对于视频可以按照如下结构进行分层：视频序列→→→→场景→→→→→→→→镜头→→→→→→→→→帧video scene shot frame（不一定时间连续）（时空连续）（静止画面）（最小语义单元）（摄像机的一次拍摄）（胶片的一格）各层都可以用一些属性来描述。

视频序列的属性主要包括场景的个数和持续时间；场景的属性包括标题、持续时间、镜头数目、开始镜头、结束镜头等；镜头的属性包括持续时间、开始帧号、结束帧号、代表帧集合、特征空间向量等；帧有大量的属性，包括直方图、轮廓图、DC及AC分量图等。

视频结构化分析是指对视频进行镜头分割、关键帧提取和场景分割等处理，从而得到视频的结构化信息，并进一步为视频的检索和浏览提供基本访问单元。

基于深度哈希的多模态视频拷贝检测方法* 文/国家广播电视总局广播科学研究院 张乃光北京工商大学 石慧杰 祝晓斌摘要：视频拷贝检测是版权管理和版权保护的重要手段。

针对海量的媒体内容，如何采用深度算法提取鲁棒的哈希特征，便于快速索引和匹配，是本论文的一个创新点。

此外，在传统研究中，音频、视频的内容往往没有进行有效关联，如何有效利用多模态特征的互补性有效表征视频内容，是本论文的另外一个创新点。

本文所提算法能够有效抵抗常见拷贝变换，具有较高的检测精度和检测速度。

关键词：视频拷贝检测 深度哈希 多模态1 引言随着多媒体数据的快速增长，用户更愿意用视觉和听觉去获得信息，视频数据的影响力也越来越大。

然而，随着共享网站的兴起以及数字视频处理软件的流行，用户可以随意地从网站上下载视频并篡改内容，再重新上传视频，造成了严重的侵权问题。

近年来，我国加大了对数字信息的版权管理和立法力度，对版权管理及信息安全的保护力度大大加强。

如何在利用多媒体信息和网络技术的同时，有效地保护视频版权、减少视频存储负担、保证视频搜索性能，已成为亟需解决的问题，因此提出切实可行的视频拷贝检测方法势在必行。

传统的视频拷贝检测方法采用单一特征进行视频内容的描述，缺乏广泛的鲁棒性，而利用多模态特征可以消除对视频内容描述的歧义。

但多模态特征必将加大视频特征的维数，带来维数灾难，传统的降维算法无法挖掘多个模态间的互补信息，并且无法保持每种模态下的结构信息，从而降低了视频特征的表征能力。

将多模态特征融合到深度哈希学习框架中，挖掘不同模态间的互补信息，并保持数据在原始特征空间的相似性，可以起到降维及有效描述视频内容的作用。

基于此，本文提出了基于深度哈希的多模态视频拷贝检测方法。

2 现有拷贝检测算法分析2.1 现有拷贝检测算法（1）基于局部特征的视频拷贝检测首先对视频进行采样，获取视频中的关键帧，之后检测图像中局部关键点，对关键点的特征加以描述，通过比对查询视频与库视频中关键点特征的相似度得到查询结果。

基于内容的视频拷贝检测研究
靳延安
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2008(28)8
【摘要】提出一种新的基于内容的视频拷贝检测方法,根据视频连续帧之间信息的冗余,提出关键帧提取算法,对提取的关键帧做DCT变换,并将AC系数的有序测度作为关键帧的特征,计算视频关键帧之间的L1距离作为视频之间的相似度度量.实验表明该方法对抗几种不同的几何攻击有较好的效果.
【总页数】3页(P2021-2023)
【作者】靳延安
【作者单位】华中科技大学计算机科学技术学院,武汉 430074;湖北经济学院信息管理学院,武汉 430205
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.数字图书馆中基于内容的视频拷贝检测关键技术研究 [J], 徐彤阳;张国标
2.基于内容的视频拷贝检测研究 [J], 刘红;文朝晖;王晔
3.基于奇异值分解的视频拷贝检测研究 [J], 吴明君;侯艳艳;李庆华
4.基于剪切系数的视频指纹内容拷贝检测 [J], 苏志贤
5.选择、拷贝与呈现:抖音短视频内容的模仿传播机制 [J], 王静
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