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基于显著区域的视频指纹算法研究

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基于显著区域的视频指纹算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-16页
  1.1 研究工作的背景与意义第11-12页
  1.2 视频指纹技术国内外研究现状第12-14页
  1.3 本文的主要研究路线第14页
  1.4 本文的主要研究内容第14-15页
  1.5 本文结构安排第15-16页
第二章 显著性区域检测与视频指纹理论基础第16-26页
  2.1 视觉显著性理论第16-18页
    2.1.1 视觉显著性背景第16-17页
    2.1.2 图像显著性算法分类第17页
    2.1.3 图像显著性检测模型第17-18页
  2.2 视觉显著性经典算法第18-21页
    2.2.1 经典算法介绍第18-19页
    2.2.2 经典显著区域检测算法对比第19-21页
  2.3 视频指纹提取算法第21-24页
    2.3.1 基于空域特征的视频指纹第22-23页
    2.3.2 基于时域特征的视频指纹第23-24页
    2.3.3 基于空时域联合特征的视频指纹第24页
  2.4 视频指纹算法的性能评价标准第24-25页
    2.4.1 Precision-Recall曲线第24-25页
    2.4.2 FNR-FPR曲线第25页
  2.5 本章小结第25-26页
第三章 基于背景先验的半全局FT显著性检测算法第26-37页
  3.1 频率调谐(Frequency-Tuned)算法第26-29页
    3.1.1 DOG带通滤波处理第26-27页
    3.1.2 显著性计算第27-28页
    3.1.3 FT算法缺陷第28-29页
  3.2 基于边界背景先验的FT算法改进第29-33页
    3.2.1 边界区域背景先验第29-30页
    3.2.2 图像复杂度描述第30-31页
    3.2.3 改进的半全局FT显著性检测算法第31-33页
  3.3 算法实验与分析第33-36页
    3.3.1 本文算法流程第33-34页
    3.3.2 实验结果与分析第34-36页
  3.4 本章小节第36-37页
第四章 基于三维空时域联合的WLD特征提取算法第37-50页
  4.1 WLD特征提取算法第37-43页
    4.1.1 WLD算法背景第37页
    4.1.2 差分激励表征第37-39页
    4.1.3 梯度方向(Orientation)第39-40页
    4.1.4 WLD的直方图第40-43页
    4.1.5 WLD的优点第43页
  4.2 基于空时域联合的三维扩展WLD提取算法第43-46页
    4.2.1 WLD的缺陷第43页
    4.2.2 WLD特征的空时域联合扩展第43-44页
    4.2.3 改进后算法第44-46页
  4.3 基于WLD特征的视频指纹匹配第46页
  4.4 算法结果及分析第46-49页
  4.5 本章小节第49-50页
第五章 基于显著区域的视频指纹算法在视频监控中的应用第50-64页
  5.1 视频监控业务中的防篡改检测第50-52页
    5.1.1 视频内容防篡改检测背景第50页
    5.1.2 视频内容篡改方式第50-52页
  5.2 基于本文视频指纹提取算法的篡改检测实验设计第52-53页
    5.2.1 基于显著区域的视频指纹提取算法第52页
    5.2.2 视频内容篡改实验流程第52-53页
  5.3 篡改检测实验分析第53-61页
    5.3.1 视频帧内篡改检测实验第53-55页
    5.3.2 视频帧间篡改检测实验第55-59页
    5.3.3 视频指纹鲁棒性实验第59-60页
    5.3.4 视频指纹效率分析第60-61页
  5.4 实时视频监控平台系统设计第61-63页
    5.4.1 硬件平台及系统设计第61-62页
    5.4.2 运行软件设计第62-63页
  5.5 本章小节第63-64页
第六章 总结与展望第64-65页
  6.1 内容总结第64页
  6.2 研究展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-72页
攻读硕士研究生期间科研成果第72-73页

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