基于卷积神经网络和频率域特征的视频拷贝检测方法.pdf
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高技术通讯
2019
年第
29
卷
第
12
期
：
1201
~
1205
dvi
：
10.
3772/j.
issn.
1002-0470.2019.
12.
005
基于卷积神经网络和频率域特征的视频拷贝检测方法
①
石慧杰
②
（
北京工商大学计算机与信息工
程
学院北京
100048
）
摘要
为了解决视频特征鲁棒性差
、
计算复杂度高等问题,提出一种新的视频拷贝检测
方法
。
该算法将深度卷积网络特征和传统手工特征相结合
，
提升特征检测的维数
,
提升检
测准确度
。
方法首先使用密集连接卷积网络
（
DenseNet
）
提取关键帧的深度特征
，
并对关
键帧进行离散余弦变换
（
DCT
）
提取系数特征
，
然后使用基于典型相关分析
（
CCA
）
的特征
融合算法将
2
种特征进行有效融合
，
最后使用融合特征进行特征匹配
。
在标准数据集上
的实验表明
，
本文提出的算法检测效果较好
，
在常见的拷贝变化下可以得到更高的检测精
度
。
该算法可以作为一种有效的数字视频版权保护技术应用于数字视频的监管领域
。
关键词
视频拷贝检测
；
特征表示
；
卷积神经网络
（
CNN
）
；
典型相关分析
（
CCA
）
；
离散
余弦变换
（
DCT
）
;
密集连接卷积网络
（
DenseNet
）
0!
随着科技的发展和互联网的广泛普及,数字视
频盗版问题日益突出
，
根据
Digital
TV
Research
的统
计
，
我国
2016
年因流媒体盗版造成的经济损失已经
高达
42.
36
亿美元
，
给整个数字文化创意产业带来
了不可估量的损害
，
版权保护迫在眉睫
。
视频拷贝
检测技术是一种通过比较待检测视频与原始视频的
相似程度,判断检测视频是否构成侵权的方法
[1]
,
在视频版权保护和管理中发挥着重要作用
。
在早期的视频拷贝检测算法研究中
，
研究人员
主要使用各类传统手工特征进行检测
，
并取得了良
好的实验结果
。
传统手工特征主要有基于全局特征
和基于局部特征
2
种方法
。
有代表性的全局特征包
括颜色直方图
、
GIST
特征
、
DCT
系数
%
2
&
等
，
该方法可
以检测视频图像颜
色
等整体变化
，
适用于需求简单
的大规模视频检索
，
但对于局部的图像偏移
、
剪切
、
旋转
等拷贝变化检测效果不佳;代表性的局部特征
包括
SIFT
%
3
〕
、
SURF
⑷
、
BRIEF
%
5
〕
、
FREAK
%
6
〕
等
，
局部
特征对多种拷贝攻击具有较高的分辨能力
，
检
测准
确率高
，
但是该特征描述符的维度高
，
单个关键帧可
能产生成百上千个局部特征
，
计算开销大
，
提取速度
和匹配速度慢
。
近年来
，
随着深度学习方法的引入
，
在计算机视
觉领域引入了大量基于深度学习的方法
，
并取得了
很大的成功
%
7
〕
。
卷积神经网络
（
convolutional
neural
network
,
CNN
）
在提取图像特征方面表现出强大的
能力
。
卷积神经网络使用多层的神经网络
，
通过卷
积运算提取输入信号的特征
，
通过池化层在提取的
特征基础上进行池化抽象
，
得到较高层次的特征
。
Jiang
等人
%
最初尝试使用卷积神经网络特征进行
拷贝检测,证明深度特征比现有传统方法更有优势,
之后有许多新的深度网络被提出
，
较著名的有
VG-
GNet
GoogleNet
密集连接卷积网络
（
dense
convolu
tional
network
,
DenseNet
）
%
9
&
等
，
这些网络具有越来
越髙的辨别能力
。
在视频拷贝
检
测这一任务上
，
单一的特征往往
①
国家重点研发计划
（
2017YFB1401000
）
资助项目
。
②
男
,1991
年生
，
硕士生
;
研究方向:基于内容的视频检索
,
机器学习等
;
联系人
,
E-mail
：
S
hjzly@
Onc.
.n
（
收稿日期
：
2018-12-28
）
一
1201
一
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