發(fā)布時間：2018-10-17 09:01

【摘要】： 視頻廣告為商業(yè)繁榮發(fā)揮了積極作用。電視廣告中也存在著虛假違法、內(nèi)容庸俗、夸大宣傳等現(xiàn)象,造成了惡劣的社會影響,損害了媒體的社會公信力。同時,違規(guī)網(wǎng)絡視頻廣告也呈泛濫趨勢。為了保障消費者利益,營造一個積極的廣告產(chǎn)業(yè)氛圍,迫切需要對電視及網(wǎng)絡的視頻廣告進行監(jiān)測的有效技術(shù)手段。視頻廣告監(jiān)測要求具有準確性和實時性。因視頻指紋具有區(qū)分性和魯棒性的性質(zhì),它可以確保監(jiān)測結(jié)果準確可靠,同時視頻指紋的易提取性與匹配算法的高效性又能實現(xiàn)實時性,因此,本文選擇使用視頻指紋進行視頻廣告監(jiān)測的研究,重點探索魯棒的視頻指紋的提取以及高效匹配算法。 本文對已有方法進行了綜合分析,并針對現(xiàn)有指紋技術(shù)魯棒性較差、匹配方法效率不高或適用度不廣等缺點,在以下方面展開探索: 1.在視頻指紋提取階段,使用了一種對特征賦以不同權(quán)重方式結(jié)合的多特征視頻指紋,得到了區(qū)分性更好、魯棒性更強的視頻指紋。該視頻指紋由圖像角點特征和時域特征構(gòu)成。本文改進了時域特征提取方法提取時域特征,并與改進的圖像角點特征進行結(jié)合。實驗表明,在亮度變換和尺寸變化以及常見的噪聲攻擊中,本文提取的視頻指紋有較強的魯棒性。 2.在指紋匹配階段,考慮到子指紋序列的相似性由子指紋集合相似性和位置相似性構(gòu)成,我們設(shè)計了一個兩層相似性匹配框架。第一層將子指紋序列匹配的問題首先弱化為子指紋集合相似的問題,使用改進的二層位置敏感哈希加速子指紋匹配,相似的子指紋會盡可能早的進行匹配,因此節(jié)省了大量不匹配指紋之間的比較。只有當集合相似后,才在第二層使用全搜索策略。該方案結(jié)合了全搜索策略適用度廣、位置敏感哈希LSH(Locality Sensitive Hashing)高效性的優(yōu)點。實驗表明,二層匹配方法能夠進行實時匹配。
[Abstract]:Video advertising has played a positive role in the commercial boom. There are also false illegal, vulgar content, exaggerated publicity and other phenomena in television advertising, which has caused bad social impact and damaged the social credibility of the media. At the same time, illegal network video advertising is also flooding trend. In order to protect the interests of consumers and create a positive advertising industry atmosphere, it is urgent to monitor the video advertising on television and network with effective technical means. Video advertising monitoring requires accuracy and real-time. Because video fingerprint has the property of distinction and robustness, it can ensure the accuracy and reliability of the monitoring results, at the same time, the easy extraction of video fingerprint and the high efficiency of matching algorithm can achieve real-time, so, In this paper, we choose to use video fingerprint to monitor video advertisement, focusing on robust video fingerprint extraction and efficient matching algorithm. In this paper, the existing methods are comprehensively analyzed, and aiming at the shortcomings of the existing fingerprint technology, such as poor robustness, low efficiency of matching methods and low applicability, the following aspects are explored: 1. In the stage of video fingerprint extraction, a multi-feature video fingerprint with different weights is used to obtain a more discriminative and robust video fingerprint. The video fingerprint consists of corner feature and time domain feature. In this paper, an improved time domain feature extraction method is proposed and combined with the improved image corner feature. The experimental results show that the extracted video fingerprint is robust in luminance transform, size change and common noise attack. 2. In the phase of fingerprint matching, we design a two-layer similarity matching framework considering that the similarity of sub-fingerprint sequences is composed of sub-fingerprint set similarity and location similarity. In the first layer, the problem of subfingerprint sequence matching is reduced to the similarity problem of subfingerprint set, and the improved two-layer position sensitive hash is used to accelerate the sub-fingerprint matching, and the similar sub-fingerprint will be matched as early as possible. As a result, a large number of mismatched fingerprint comparisons are saved. The full search strategy is used at the second level only when the collection is similar. This scheme combines the advantages of wide applicability of full search strategy and high efficiency of position sensitive hash LSH (Locality Sensitive Hashing). Experiments show that the two-layer matching method can be used in real-time matching.
【學位授予單位】：湘潭大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2276168