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音视频检测

2017年08月10日15:17 

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音视频检测

随着互联网的飞速发展及数据量的迅猛膨胀,搜索技术成为了人们获取信息最重要的方式,人们不在局限于以文字作为搜索的入口,随着相似音视频的检测技术(Content-Based Copy Detection,CBCD)的进步,使得人们以音视频作为搜索入口变为可能,这已经发展成了一个非常有潜力、有价值的方法。 本文提出了一种新的相似音频搜索框架,主要工作及创新有: 1、在音频提取特征阶段,提出了一种改进的音频特征FWASF以及相应的音频滤波算法,能有效消除由7种音频变换带来的失真。 2、在音频索引阶段,设计并实现了局部敏感哈希(Locality Sensitive Hash, LSH),结合倒排所索引建立了高效的索引结构。 3、在融合音频帧结果阶段,提出并实现了基于权重的时间金字塔匹配算法,并据此将音频帧搜索结果合成音频检索结果。 在TRECVID数据集上的实验验证了算法的有效性。 随着互联网的发展,广告的发布渠道已经从传统的电视渠道蔓延到了互联网平台上,互联网广告的一大特征就是传播速度快、传播效应大,如何有效地采集、监管这些广告就成为了急需解决的问题。 本文提出了一种基于学习的广告检测系统,主要工作及创新有: 1、设计并实现了一种基于Harris角点及决策树的文字区域检测方法,此方法能有效检测出广告视频中的文字区域。 2、在镜头分割的基础上,提出了基于镜头特征的广告检测方法,提出并实现了多种基于文字区域的特征,作为其他音视频特征的有力补充。 3、设计并实现了一种基于相邻镜头的特征提取方法,并提出了多种后处理方法来改善检测结果。

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