基于MATLAB的视频复制检测技术实现

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资源摘要信息: "在本资源包中，我们将探讨如何使用MATLAB进行视频复制检测。视频复制检测是计算机视觉和数字版权管理领域中一个重要的研究方向。它旨在识别和验证视频内容是否为原创，或是否复制自其他视频。该技术在版权保护、内容监控、数据检索等多个领域中都有广泛的应用。 本资源包的核心是MATLAB代码，提供了视频复制检测的基本算法实现。MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，它在图像处理和视频分析领域具有广泛的应用。通过使用MATLAB，用户可以方便地进行算法设计、功能扩展，并能快速实现原型系统的开发。 文件名称列表中的各个文件代表了视频复制检测项目的不同组成部分： 1. mainGUI.asv 和 mainGUI.fig：这两个文件是MATLAB图形用户界面（GUI）的组件。.asv 文件是AutoSave版本，而.fig 文件包含了界面设计的图形元素和布局。GUI用于展示检测结果，以及提供用户操作界面，使得用户可以通过点击按钮和输入参数来运行视频复制检测程序。 2. imqacdemo03.asv：此文件可能是一个特定的演示文件，用于展示在MATLAB环境中如何使用视频复制检测技术。 3. readVideo.asv：此文件可能包含了读取视频文件的代码，它是视频复制检测的第一步。在处理视频之前，必须先将视频文件加载到内存中，以便进一步处理。 4. gabor_program.asv：Gabor滤波器是图像处理中常用的技术，它能够用于视频内容的特征提取，有助于增强视频中的纹理信息。该文件可能包含了应用Gabor滤波器提取视频特征的代码。 5. FeatureBlock.asv：此文件涉及到特征提取的代码。特征提取是识别视频中的关键信息点，这些信息点有助于后续的视频比对和分析。 6. updateLayeredBackgroundModel.m：此文件可能包含了更新背景模型的代码，背景建模是视频分析中重要的步骤，特别是在移动目标检测和跟踪方面。 7. substr.m：这个函数文件可能是自定义的，用于处理字符串操作，这可能在视频帧的命名或文件路径处理中使用。 8. show_annotation.m：此文件可能用于展示注释信息，注释通常用于标注视频中的特定区域或事件，这对于标注检测结果和视频解释非常有用。 标签 "video_copy_detection" 和 "video_matlab" 明确指出了本资源包的主题是关于使用MATLAB进行视频复制检测。通过这些文件和代码，开发者和研究人员可以构建出能够检测视频重复或复制内容的系统，这对于版权保护尤其重要。 概括来说，此资源包提供了一个基础框架，用于在MATLAB环境下实现视频复制检测。通过对上述文件的分析和理解，我们可以构建出一个功能完整的视频复制检测系统。这不仅涉及到了算法的选择和实现，还包括了如何将算法集成到一个用户友好的界面中，使得技术的使用者能够方便地进行视频内容的检测和分析。"

php-myclabs-deep-copy-1.10.1-1.el7.remi.noarch.rpm

2020-07-07 上传
php-myclabs-deep-copy-1.10.1-1.el7.remi.noarch.rpm

12-oct---Copy.rar_OCT_control

2022-09-19 上传
标题中的“12-oct---Copy.rar_OCT_control”似乎是指一个关于控制理论与建模的文件，可能是一个研讨会、课程或研究项目的资料压缩包，时间标记为2012年10月。"OCT"在这里可能是"Optimal Control Theory"的缩写，这是...

把 yum localinstall -y /usr/local/src/requires/msodbcsql17-17.7.2.1-1.x86_64.rpm替换成dockfile

2023-05-26 上传
COPY requires/msodbcsql17-17.7.2.1-1.x86_64.rpm /tmp/ RUN yum localinstall -y /tmp/msodbcsql17-17.7.2.1-1.x86_64.rpm && \ rm -rf /tmp/msodbcsql17-17.7.2.1-1.x86_64.rpm ``` 2. 将 msodbcsql17-17.7.2.1...

编写Linux shell脚本使得依次执行./my_cd ./my_dir -l ./my_md test11 ./my_md test22 ./my_md test33 ./my_del test1.txt ./my_copy test2.txt test222.txt ./my_xcopy test3.txt test333.txt ./my_move test222.txt test22 ./my_rd test11 ./my_ren test333.txt test123.txt ./my_type test123.txt

2023-05-23 上传
# 执行 my_copy test2.txt test222.txt ./my_copy test2.txt test222.txt # 执行 my_xcopy test3.txt test333.txt ./my_xcopy test3.txt test333.txt # 执行 my_move test222.txt test22 ./my_move test222.txt ...

降低这段代码的重复率：#交叉 def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

2023-06-11 上传
new_c1_f, new_c1_m, new_c1_b = [], f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1], [] new_c2_f, new_c2_m, new_c2_b = [], f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1], [] for index in range(len(model.demand_...

S3_Utils.copy_move_bucket_file_using_url(self.config.source_file_path, self.config.error_file_path, file.split("/")[-1], self.config.kms_key_id, move_flag=True)解释代码

2023-06-14 上传
这是一段 Python 代码，其中调用了名为`copy_move_bucket_file_using_url`的函数，该函数的参数包括： - `self.config.source_file_path`：表示源文件的路径 - `self.config.error_file_path`：表示错误文件的路径 ...

UPDATE goods_copy1 SET supplier_id = temp.supplier_id FROM goods_copy1 g1 INNER JOIN ( SELECT gpd.file_id, gpd.goods_id, im.supplier_id, g.supplier_id supplier_id2 FROM import_file im LEFT JOIN `goods_ppt_details` gpd ON gpd.file_id = im.file_id LEFT JOIN goods_copy1 g ON gpd.goods_id = g.goods_id WHERE gpd.tenant_id = 174 AND g.is_delete = '2' AND im.supplier_id != 0 AND g.supplier_id = 0 GROUP BY gpd.goods_id ) temp ON temp.goods_id = g1.goods_id这个执行不成功是什么问题

2023-05-25 上传
UPDATE goods_copy1 g1 SET g1.supplier_id = temp.supplier_id FROM ( SELECT gpd.goods_id, im.supplier_id FROM import_file im LEFT JOIN goods_ppt_details gpd ON gpd.file_id = im.file_id LEFT ...

在`my_directory`目录下创建一个名为`hellotxt的文本文件，并在其中输入“Hello World!"。-复制`hello.txt`并将副本重命名为`hello_copy.txt。 -在`my_directory目录下创建一个名为`sub_directory的子目录，并将`hello_copyt xt`移动到该目录下。 -打包文件起名为Dabao.tar。 -压缩文件起名为Dabao.tarzip。 -删除`hello_copytxt文件。

2023-05-30 上传
执行以上命令后，您将在 my_directory 目录下创建一个名为 hello.txt 的文本文件，并将其复制并重命名为 hello_copy.txt。然后，创建一个名为 sub_directory 的子目录，并将 hello_copy.txt 移动到该目录下。接着，...

将这个代码包装为一个函数：def muSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list)#先将初始种群进行复制，然后清空，方便填入新个体 model.sol_list=[] while True: f1_index = int(random.randint(0, len(sol_list) - 1))#在种群中随机选择一个索引 f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index])#将索引对应的个体深拷贝 m1_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)#随机产生个体的两个索引 m2_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1) if m1_index!=m2_index:#如果两个索引不同，则产生一个随机数小于变异率的话将两个索引对应的值进行交换操作 if random.random() <= model.pm: node1=f1.node_id_list[m1_index] f1.node_id_list[m1_index]=f1.node_id_list[m2_index] f1.node_id_list[m2_index]=node1 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) else:#如果相同，则把f1这个个体深拷贝到新种群中 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) if len(model.sol_list)>model.popsize:#直到新种群中个体数量超过popsize（种群规模） break

2023-06-10 上传
import copy import random def muSol(model): sol_list = copy.deepcopy(model.sol_list) # 先将初始种群进行复制，然后清空，方便填入新个体 model.sol_list = [] def swap_nodes(f1, m1_index, m2_index): ...

import pandas as pd data = pd.read_csv(r"D:\BaiduNetdiskDownload\sklearn_dhios\数据集\Narrativedata.csv",index_col=0) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder data.iloc[:,-1]=LabelEncoder().fit_transform(data.iloc[:,-1]) from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder data_=data.copy() data_.iloc[:,1:-1] OrdinalEncoder().fit(data_.iloc[:,1:-1]).categories_

2023-07-14 上传
data_ = data.copy() # 使用OrdinalEncoder对特征变量进行编码 encoder = OrdinalEncoder() encoded_data = encoder.fit_transform(data_.iloc[:, 1:-1]) # 获取编码后的类别列表 categories = encoder.categories...
JaniceLu
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