视频版权链中特征提取技术研究

发布时间：2021-10-28 10:59

　　互联网时代,不仅仅是知识产权,原创文章、网络摄影、小视频等时代衍生品的原创性保护也显得尤为重要。然而,丰富的推广渠道和不断增长的用户数量直接或间接导致了信息的肆意传播。随着版权意识的提高,区块链技术在数字版权管理领域不断拓宽。区块链具备公开、透明、利用高冗余保证数据安全的特性。基于区块链技术的数字版权管理依托于区块链弱中心化的分布式架构等新理念为数字版权管理提供了有效途径。然而高冗余的存储方式使得占用空间较大的数字版权如果完全存储到区块链中更容易造成数据的冗余。基于以上,考虑到视频等大文件上链存储的意义,本文引出了一种采用深度学习算法进行关键信息提取的思路。随着各个领域综合性的不断拓宽,深度学习技术广泛应用于视频内容识别、内容检测、目标识别等。在内容识别方面,深度学习对视频全局特征或局部特征特征的处理均有不同的方式。本文分别分析了基于空间特征提取的深度学习算法Open Pose和基于时空联合特征提取的深度学习算法LRCN。设备性能方面,Open Pose算法可在CPU和性能较低的GPU上运行,效率相对优于LRCN。本文采用Open Pose对人物类视频中人物姿势进行BODY_1... 

【文章来源】：北方工业大学北京市

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

区块数据结构

区块的链式结构

P2P网络

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于区块链技术的数字版权保护新思路——《2018年中国网络版权保护年度报告》评述[J]. 穆向明.  出版广角. 2019(19)
[2]基于OpenPose的人体睡姿识别实现与研究[J]. 杨明健,黎镜林,郭锐坤,唐小煜.  物理实验. 2019(08)
[3]基于OpenPose-slim模型的人体骨骼关键点检测方法[J]. 汪检兵,李俊.  计算机应用. 2019(12)
[4]基于改进LRCN模型的驾驶行为图像序列识别方法[J]. 吴昊,平鹏,孙立博,秦文虎.  江苏大学学报(自然科学版). 2018(03)
[5]区块链的网络安全:威胁与对策[J]. 房卫东,张武雄,潘涛,陈伟,杨旸.  信息安全学报. 2018(02)
[6]基于区块链的数字作品DCI管控模型[J]. 李悦,黄俊钦,王瑞锦.  计算机应用. 2017(11)
[7]基于区块链的医疗数据共享模型研究[J]. 薛腾飞,傅群超,王枞,王新宴.  自动化学报. 2017(09)
[8]区块链技术发展现状与展望[J]. 袁勇,王飞跃.  自动化学报. 2016(04)
[9]一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法[J]. 鲁梅,卢忱,范九伦.  计算机应用研究. 2013(01)
[10]视频分割技术的发展[J]. 季白杨,陈纯,钱英.  计算机研究与发展. 2001(01)

硕士论文
[1]基于深度学习的重复视频检测[D]. 杨朝欢.浙江大学 2016



本文编号：3462719