视频局部拷贝检测：基于时空关系网络的创新方法

"基于时空关系网络的视频局部拷贝检测 .pdf" 本文主要探讨的是视频局部拷贝检测技术，这是一种在视频大数据环境下查找相似或重复内容的重要任务。视频局部拷贝检测的目标是确定查询视频中的一个或多个片段是否已经在数据库中出现过，并精确地给出相似片段的时间范围。这一技术在版权保护、视频监控分析等领域具有广泛的应用。 当前，大多数视频局部拷贝检测方法通常分为三个阶段：特征提取、特征匹配和时间对齐。然而，这些算法将特征匹配和时间对齐作为独立步骤处理，可能会忽略局部拷贝在时间和空间上的关联性，从而影响检测的准确性和效率。针对这一问题，本文提出了一种创新的方法，即利用时空关系网络在一个统一的卷积神经网络(CNN)模型中同时处理特征匹配和时间对齐。 具体实现过程中，首先对视频帧进行采样，通过CNN提取关键特征，随后计算源视频与查询视频之间的时空关系特征图。这一特征图能够捕捉到视频在时间和空间维度上的相似模式。接着，利用RefineDet目标检测技术对特征图进行图形化映射并训练，RefineDet是一种用于精准目标定位的深度学习框架。在查询阶段，根据检测到的相似区域，可以反推出局部拷贝的具体时间段。 为了验证所提方法的有效性，论文在真实复杂的视频拷贝检测数据集VCDB上进行了实验评估。结果显示，与现有算法相比，本文提出的时空关系网络模型在检测性能上取得了显著提升，表明了这种方法在处理视频局部拷贝检测时具有更高的准确性和鲁棒性。 关键词包括：视频局部拷贝检测、时空关系、端到端、卷积神经网络、RefineDet。这种方法不仅整合了时空信息，而且通过端到端的学习优化了整个检测过程，降低了传统方法可能存在的信息损失，提升了视频拷贝检测的综合性能。这一研究对于推动视频分析领域的进步，尤其是在解决视频数据快速增长带来的挑战方面，具有重要的理论价值和实践意义。