【摘 要】
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互联网环境中大规模的视频拷贝检测面临拷贝变化多样性问题和数据量大的问题,需要使用鲁棒、精简的视觉特征.提出以视频连续帧中关键点的轨迹行为作为内容匹配的特征.关键点
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2007CB311100);国家“八六三”高技术研究发展计划基目项目(2007AA01Z416);国家自然科学基金项目(60873165,60802028);北京市科技新星计划基金项目(2007B071);北京市教育委员会共建项目~~
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互联网环境中大规模的视频拷贝检测面临拷贝变化多样性问题和数据量大的问题,需要使用鲁棒、精简的视觉特征.提出以视频连续帧中关键点的轨迹行为作为内容匹配的特征.关键点轨迹的运动行为不受拷贝变化的影响,利用其特征可以实现鲁棒性匹配.采用马尔可夫链模型建模轨迹的行为过程,将每条轨迹表示为一个25维的精简向量特征.使用时序一致性匹配方法定位视频拷贝的段落.在标准数据集上的对比实验证明:提出的算法在各种常见的拷贝变化下可以得到较高的检测精度,特征匹配的时空消耗低,对大规模的视频拷贝检测行之有效.
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