摘要：视频哈希是从视频中提取到的基于视觉内容的短小数字序列,在实际应用中,用视频哈希来表示视频,能降低视频的存储代价和视频相似计算的复杂度。目前,视频哈希已被广泛应用于拷贝检测、篡改取证、视频索引、视频检索等方面。近年,视频哈希研究取得许多重要进展,研究人员设计和开发出多种手工特征提取技术,并建立一系列视频哈希算法。本文将基于手工特征的视频哈希算法分为空域计算和时空域计算2个大类,其中基于空域计算的哈希算法又分为逐帧计算和关键帧计算2类,而基于时空域计算的哈希算法则分为正交变换、统计特征、视觉特征点、数据降维和其他技术5类。根据这些分类,本文先分析每类算法的代表性研究成果并总结其性能;然后介绍常用的哈希度量方法、性能评价指标和视频数据集;最后列出未来研究工作可重点关注的内容,包括面向篡改取证的视频哈希、基于深度学习的高效视频哈希和面向移动应用的轻量级视频哈希等。

摘要：针对视频拷贝检测问题,提出了基于拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps,LE)的视频哈希方法,该方法利用视频层析成像技术和服从均匀分布的向量对视频进行镜头分割和关键帧提取,以高阶累计量作为视频在高维空间的特征,并利用LE进行降维,得到视频在三维空间中的轨迹,利用三维空间中点的范数构造视频哈希来实现视频拷贝检测。实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和区分性。

摘要：为了高效快速地检测相似的数字视频,设计和开发出一种基于感知哈希的视频拷贝检测软件。本文使用Python语言和OpenCV3实现一种基于低秩稀疏分解和离散小波变换的视频哈希算法,并通过PyQt5工具包设计图形化交互界面。本文所设计和开发的软件界面简洁美观,操作简便,实现了视频哈希的提取和相似视频检测等功能。

摘要：排序法是一种常用的视频拷贝检测方法,为获得更佳的检测性能,提出一种基于排序特征的视频拷贝检测方案.该方案将帧进行分块,并按照Hilbert曲线顺序分别计算曲线上相邻块的灰度关系排序特征,生成用于检测的哈希码;为了准确地在目标视频中定位可疑内容,提出了哈希匹配方案,将序列相似度作为匹配的依据,并引入动态规划的方法提高匹配精度;最后构造了拷贝测试样本,并与传统的排序签名检测方案进行性能对比实验.结果表明,文中方案拥有较好的检测性能,适用于视频内容的拷贝检测.