1、隨著計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)，特別是多媒體技術(shù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)字視頻內(nèi)容變得越來(lái)越豐富，隨之而來(lái)的網(wǎng)絡(luò)信息安全問(wèn)題也變得日漸突出?；趦?nèi)容的視頻拷貝檢測(cè)(Content-BasedVideoCopyDetection)，簡(jiǎn)稱視頻拷貝檢測(cè)(CBCD)，是數(shù)字視頻版權(quán)保護(hù)與內(nèi)容管理的重要技術(shù)手段之一，具有重要的理論價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值，已經(jīng)成為多媒體信息處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　基于內(nèi)容的視頻拷貝檢測(cè)的基本思想是通過(guò)測(cè)量從參考視頻和測(cè)試視頻中提

2、取的能唯一標(biāo)識(shí)視頻內(nèi)容的特征序列之間的距離來(lái)判斷測(cè)試視頻是否為參考視頻的拷貝。文章系統(tǒng)回顧了視頻拷貝檢測(cè)和感知哈希算法的相關(guān)理論和經(jīng)典算法。在現(xiàn)有的技術(shù)研究基礎(chǔ)上，重點(diǎn)對(duì)關(guān)鍵幀選取算法和感知哈希生成算法展開(kāi)研究。本論文的主要成果概括如下:
　　提出基于視頻幀PCC與直方圖相似度的關(guān)鍵幀提取算法。通過(guò)檢測(cè)相鄰視頻幀PCC極小值定位鏡頭邊界，分析鏡頭的變化復(fù)雜度結(jié)合直方圖相似度選取關(guān)鍵幀。結(jié)合常用的視頻哈希生成算法實(shí)現(xiàn)視頻拷貝檢測(cè)。實(shí)

3、驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，在視頻序列鏡頭數(shù)目不同、鏡頭復(fù)雜度相異的情況下，該算法能有效地控制關(guān)鍵幀的數(shù)目，達(dá)到較好的視頻拷貝檢測(cè)效果。
　　提出基于SURF特征的視頻感知哈希算法。利用SURF特征尺度，旋轉(zhuǎn)不變性等特點(diǎn)，結(jié)合特征點(diǎn)在視頻幀中的位置信息生成視頻感知哈希。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文章提出的方法在有效利用局部特征點(diǎn)魯棒性的同時(shí)大大降低了哈希長(zhǎng)度，具備較好的區(qū)分性，對(duì)視頻序列模糊、加噪、亮度調(diào)節(jié)、有損壓縮、視頻幀旋轉(zhuǎn)及剪切和視頻幀翻轉(zhuǎn)等常見(jiàn)攻擊具