一种鲁棒的视频指纹提取和匹配方法

发布时间：2018-06-21 20:04

  本文选题：视频指纹 + Harris检测　； 参考：《计算机工程与应用》2011年24期

【摘要】：在视频广告监测的解决方案中,视频指纹日益受到重视。针对目前视频指纹鲁棒性不强、匹配方法效率不高或适用度不广的缺点,提出一种快速鲁棒的视频指纹算法:在视频指纹提取阶段,结合改进的Harris检测和改进的帧间差异法分别提取图像特征、运动特征以产生鲁棒的视频指纹;在指纹匹配阶段,设计了一种分层方案,该方案结合了典型匹配算法适用度广、位置敏感哈希(LSH)高效性的优点。实验表明,在亮度变换和尺寸变化以及常见的噪声攻击中,提取的视频指纹有较强的鲁棒性,提取、匹配的效率高。该方法满足视频监测准确性及实时性的要求。
[Abstract]:In the solution of video advertisement monitoring, video fingerprint is paid more and more attention. Aiming at the shortcomings of low robustness, low efficiency and low applicability of video fingerprint, a fast robust video fingerprint algorithm is proposed: in the stage of video fingerprint extraction. Combining the improved Harris detection and the improved inter-frame difference method to extract image features and motion features to produce robust video fingerprint, a layered scheme is designed in the fingerprint matching stage, which combines the typical matching algorithm with wide applicability. Position sensitive Hash LSHs have the advantage of high efficiency. The experimental results show that the extracted video fingerprint is robust and efficient in luminance transform, size change and common noise attack. The method meets the requirements of accuracy and real-time of video monitoring.
【作者单位】： 湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室;湘潭大学信息工程学院;
【基金】：国家科技支撑计划(No.2007BAH14B05)
【分类号】：TP391.41

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