【摘 要】
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随着移动互联网的发展和智能手机的普及,视频已经成为重要的信息传播媒介,与此同时也发生了大量针对版权视频的侵权行为。如今各大视频分享网站都有海量视频数据时刻上传,采用人工手段进行视频审核已经力不从心。为了保护视频制作公司及原创者权益,急需通过自动化方式进行针对视频的侵权行为检测。当前针对视频的侵权行为出现规模化、多样化的特点,使视频版权检测面临挑战。传统的视频版权检测技术无法应对种类繁多的侵权方式。
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随着移动互联网的发展和智能手机的普及,视频已经成为重要的信息传播媒介,与此同时也发生了大量针对版权视频的侵权行为。如今各大视频分享网站都有海量视频数据时刻上传,采用人工手段进行视频审核已经力不从心。为了保护视频制作公司及原创者权益,急需通过自动化方式进行针对视频的侵权行为检测。当前针对视频的侵权行为出现规模化、多样化的特点,使视频版权检测面临挑战。传统的视频版权检测技术无法应对种类繁多的侵权方式。为了解决这一问题。本文基于视频指纹技术,设计了一个准确、高效的视频版权检测模式,能够根据提供的版权视频和待审查视频,自动判断待审查视频是否侵权并定位其在版权视频中的位置。本文的主要工作如下:（1）将版权视频和待检测视频解码,提取关键帧特征向量。采用无监督聚合的特征提取方法,提出基于神经网络卷积层的GaussionR-MAC实现视频指纹提取;（2）通过NSG算法对特征向量进行近似最近邻搜索,提出结合re-ranking思想的近邻搜索算法;（3）通过视频匹配算法将近邻特征向量与参考集特征向量进行匹配,得到最终的匹配结果;（4）在视频版权检测模型的基础上实现了自动化版权检测的平台,为用户提供了简洁明了的交互界面。通过与现有模型的对比实验,证明了本文算法能够在版权视频的检测和定位工作中取得较好的效果。用户可以便捷地在线进行视频检测。
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