基于多模态信息的高效鲁棒可扩展视频复制检测关键技术及其系统研究

项目名称： 基于多模态信息的高效鲁棒可扩展视频复制检测关键技术及其系统研究

项目编号： No.61173110

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 计算机科学学科

项目作者： 刘贵忠

作者单位： 西安交通大学

项目金额： 58万元

中文摘要： 本课题针对基于内容的视频复制检测技术，以提高视频复制检测精度和速度为目标，综合采用音视频分析技术、高维特征空间聚类和索引技术以及图像检索技术，研究面向大规模视频数据的可分级的高效鲁棒的视频复制检索系统框架。本课题的具体研究目标有：（1）构建能够结合多模态信息的视频特征提取和索引框架。这里的多模态信息主要包括视频数据的视频（图像）部分，视频数据的音频部分，以及从视频内容中提取的字幕部分。（2）结合视频和图像分析技术，构建视频数据的基于目标的索引框架。（3）针对大规模视频数据，优化高维特征空间聚类算法，提出适合海量视频数据的高效可扩展的聚类和索引生成方法。（4）针对视频本身固有的特点提出结合视频时间相关性的快速高效的搜索算法。（5）构建一个基于多模态信息的高效鲁棒可扩展视频复制检测系统。本申报课题是一项为了解决影响制约视频复制检测系统应用的关键技术问题的一项应用性基础研究工作。

中文关键词： 特征；聚类；索引；视频复制检测；图像检索

英文摘要：

英文关键词： feature；clustering；index；video copy detection；image retrieval