1、科技大学硕士学位论文目录摘要,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文,万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文目录摘要第章绪论研究背景研究内容和意义国内外研究现状论文主要工作论文组织结构第二章近似拷贝图像检测近似拷贝图像检测概述近似拷贝图像检测方法基于全局特征方法基于局部特征方法近似拷贝图像检测框架特征索引构建相似度度量图像拷贝检测评价标准检测精度评价检测效率评价图像集本章小结第三章基于空间金字塔模型的近似拷贝图像检测基于和的图像局部特征提取常用的图像局部特征提取算法特征提取算法特征提取算法基于的视觉关键词提取视觉词汇描述子和视觉词典聚类算法万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文视觉关键词提取基于空间金字塔模型的图像信息提取词袋模型空间金字塔模型相似度度量实验结果对比和分析实验步骤实验结果分析本章小结第四章基于。
2、边是所有右子树的点。基于哈希的特征索引构建最早提出局部敏感哈希算法的是和，主要是用来解决数据节点在高维空间中的近似最近邻搜索问题，方法优点是提高了空间使用率，其搜索时间与维度是线性相关的，并且与空间规模成指数相关，因此大大缩短了搜索时间。将局部敏感哈希算法应用到近似拷贝图像检测领域的是，随着学者研究的深入基于局部敏感哈希算法的改进算法也不断的被提出，其中多探头局部敏感哈希算法是通过在哈希表中回收更多哈希桶的数据节点，从而提高了哈希表的利用率并减少了局部敏感哈希算法所需的内存空间。基于聚类和视觉词汇的特征索引构建基于聚类的特征索引构建是将近似拷贝图像检测看成是分类问题，等人使用算法对需要查询的图像库提取的特征进行聚类，计算需要检测的图像特征与通过聚类得到的聚类中心之间的距离，从而进行拷贝检测。然而等人利用词袋模型用以构建视频特征的索引，在进。
3、的大。曲线曲线是种数理统计方法，该方法以信息检出理论为基础，纵坐标代表敏感度，横坐标代表特异度，是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标，曲线下面积越大，代表检测的准确率越高。假设使用代表图像库中近似拷贝图像集合，代表图像库中非拷贝图像集合，代表系统检测到的近似拷贝图像的集合，代表集合元素的个数。代表正确检出率，代表错误检出率，则公式参考式。检测效率评价近似拷贝图像检测系统的另个重要的评价标准是查询时间，尤其是对实时拷贝检测而言。查询时间表示的是指从用户向检测系统提交查询图像开始到系统为用户返回查询结果为止。查询时间这个评价标准不仅要求系统要达到定的检测质量，还要求系统给出响应的响应时间要尽可能的短。查询时间包括两个方面图像特征提取以及特征匹配进行相似性度量所消耗的时间，因此特征提取算法的复杂度以及有效的索引构建对查询。
4、大，与此同时在其他的文章或者文件中出现的次数较少少，则大，该词语或者句子则具有比较好地判别识别能力。通常表示成为,因此，基于的相似度计算公式为,余弦法该方法是用于计算两向量之间的夹角，公式如下所示万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文相关系数法其公式为其中图像拷贝检测评价标准在近似拷贝图像检测领域，到目前为止关于检测的评价标准还未形成个比较完整而且统的标准。由于近似拷贝图像检测可以看作是图像检索的个分支，换而言之图像拷贝检测可以看作是图像检索在特殊情况下通过严格定义下而得到的，二者在研究的过程上有很大的相似性，因此可以将图像检索领域的评价标准应用到近似拷贝图像检测领域。检测精度评价曲线曲线即查准率查全率曲线，主要应用在分类检索的领域，用于表征分类检索的性能。查全率代表的是。
5、确的对非法拷贝图像进行检测已经成为图像研究领域的个重要方向，而拷贝检测主要是检测查询图像是否和图像库中的图像存在拷贝特性，其中基于图像内容的拷贝检测是种非常有效的手段。研究内容和意义随着互联网的不断发展和多媒体信息的非法传播篡改拷贝等，这给版权所有者带来了巨大的经济损失，在定的程度上也阻碍了数字化技术的发展。随着网络技术的不断发展，图像成为了多媒体信息的重要组成部分，如何高效准确的对非法拷信息，而且也能够便利的在网络上对多媒体信息进行传播。多媒体信息包括图像音频以及视频，多媒体技术的发展不仅丰富了人们的日常生活，拉近了人与人之间的距离，与此同时也给知识产权保护带来了系列的问题，例如验结果分析本章小结第五章总结和展望工作总结未来展望致谢参考文献附录万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论研究背景近年来随着网络技术和互联网通信技术的不断发。
6、检索时，由粗糙到细致的进行。相似度度量判定图像库中的图像是否为查询图像的近似拷贝图像时，需要进行图像相似度度量，最常用的方法是距离度量法相似性函数度量法。距离度量法假设向量和向量之间的距离为如下是几个比较常用的距离公式距离万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文,当时为距离，而当时则为欧式距离。马氏距离,代表图像特征向量和之间的协方差矩阵，马氏距离考虑了特征向量之间的关系在该方面优于欧式距离。二次式距离,式中，表示颜色相似性矩阵，二次式距离在描述图像颜色信息方面优于欧式距离直方图相交距离等方法，但是该方法的缺点是计算复杂。直方图相交距离,相似性函数度量法被广泛应用在信息检索领域，其作用是用于度量个句子或者个词语在篇文章或者个文件中的重要性，主要思想是如果个词语或者句子在篇文章或者文件中出现的次数较多，。
7、的近似图像拷贝检测基于高斯混合模型的视觉关键词提取基于的图像信息提取实验结果对比和分析实验步骤实验结果分析本章小结第五章总结和展望工作总结未来展望致谢参考文献附录万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论研究背景近年来随着网络技术和互联网通信技术的不断发展，人们能够更加方便的获取和处理多媒体信息，而且也能够便利的在网络上对多媒体信息进行传播。多媒体信息包括图像音频以及视频，多媒体技术的发展不仅丰富了人们的日常生活，拉近了人与人之间的距离，与此同时也给知识产权保护带来了系列的问题，例如多媒体信息的非法传播篡改拷贝等，这给版权所有者带来了巨大的经济损失，在定的程度上也阻碍了数字化技术的发展。随着网络技术的不断发展，图像成为了多媒体信息的重要组成部分，如何高效准确的对非法拷贝图像进行检测已经成为图像研究领域的个重要方向，而拷贝检测主要是检测查。
8、图像是否和图像库中的图像存在拷贝特性，其中基于图像内容的拷贝检测是种非常有效的手段。研究内容和意义随着互联网的不断发展和大量的图像可编辑软件的出现，越来越多的拷贝图像出现在互联网上，并不断地被传播。图像拷贝引发了侵权伪造和数据库存储冗余等系列的问题。目前针对图像的版权保护仍是研究的热门，主要有以下两种方法数字水印技术和基于内容的图像拷贝检测。数字水印技术是将能够标示版权的特定水印信息事先插入到受保护的多媒体作品中但不能影响原作品的正常使用。在要进行保护的版权作品如图所示特征提取图像库查询图像全局局部查询特征数据库索引或全局局部检测结果图近似拷贝图像检测框架从上图可以看出，近似拷贝图像的检测主要包含如下几个阶段图像特征提取图像特征索引构建相似度度量判定是否为近似拷贝图像。图像特征提取在上节已经分为全局特征和局部特征这两部分详细介绍过了，接下。
9、空间金字塔模型相似度度量实验结果对比和分析实验步骤实验结果分析本章小结第四章基于和的近似图像拷贝检测基于高斯混合模型的视觉关键词提取基于的图像信息提取实验结果对比和分析实验步骤实验结果分析本章小结第五章总结和展望工作总结未来展望致谢参考文献附录万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论研究背景近年来随着网络技术和互联网通信技术的不断发展，人们能够更加方便的获取和处理多媒体信息，而且也能够便利的在网络上对多媒体信息进行传播。多媒体信息包括图像音频以及视频，多媒体技术的发展不仅丰富了人们的日常生活，拉近了人与人之间的距离，与此同时也给知识产权保护带来了系列的问题，例如多媒体信息的非法传播篡改拷贝等，这给版权所有者带来了巨大的经济损失，在定的程度上也阻碍了数字化技术的发展。随着网络技术的不断发展，图像成为了多媒体信息的重要组成部分，如何高效准。
10、，人们能够更加方便的获取和处理多媒体空间金字塔模型相似度度量实验结果对比和分析实验步骤实验结果分析本章小结第四章基于和的近似图像拷贝检测基于高斯混合模型的视觉关键词提取基于的图像信息提取实验结果对比和分析实验步骤实提取算法特征提取算法基于的视觉关键词提取视觉词汇描述子和视觉词典聚类算法万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文视觉关键词提取基于空间金字塔模型的图像信息提取词袋模型特征索引构建相似度度量图像拷贝检测评价标准检测精度评价检测效率评价图像集本章小结第三章基于空间金字塔模型的近似拷贝图像检测基于和的图像局部特征提取常用的图像局部特征提取算法特征第章绪论研究背景研究内容和意义国内外研究现状论文主要工作论文组织结构第二章近似拷贝图像检测近似拷贝图像检测概述近似拷贝图像检测方法基于全局特征方法基于局部特征方法近似拷贝图像检测框架万方数据杭州电。
11、像拷贝检测的系统检测到的近似拷贝图像的数目与被检测图像库实际存在的近似拷贝图像的比值，反映的是近似拷贝检测系统在对经受了各种攻击之后得到的拷贝图像的检测能力。查准率是指图像拷贝检测系统所检测出来的近似拷贝图像的数目与该系统所检测出来的总的图像数目之比，系统检测出的图像数目包含了近似拷贝图像和非近似拷贝图像，反映了检测系统对近似拷贝图像的检测的准确度。假设使用表示查准率，表示查全率，表示近似拷贝图像检测系统所检测出来的拷贝图像的数目，代表图像库中实际上存在的近似拷贝图像的数目，代表近似拷贝图像检测系统所检测出来总的图像的数目，则和公式如下表示万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文由于，查全率的增大将导致查准率的减小，反之查全率的减小将导致查准率的增大，本文想要的检测系统是检测的又准又全，因此，需要找到个平衡点使两者的值都尽可。
12、主要介绍下特征索引构建和相似度度量。特征索引构建基于内容的近似拷贝图像检测第步也是最重要的步就是对图像进行特万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文征提取，这些图像特征描述符主要的特点是高维数据，数据量较大，尤其是对大型图像库而言。若通过对图像库里的图像进行顺序查找，从而检测到与查询图像互为近似拷贝的图像，会消耗大量的时间从而导致整个检测系统的低效率。因此需要对提取的图像特征进行索引构建，索引构建的方法主要有以下几种基于树的特征索引构建等人利用对提取的图像特征进行索引构建，然后再使用以及线性鉴别分析对提取的特征进行空间转换，最后使用进行分类判别。等人提出了树索引构建方法，树是对数据节点在维空间中进行划分的种数据结构，基本原理是每个非叶子节点都对应着个维向量，该节点代表个超平面，该超平面垂直于维度轴，超平面的左边是数据节点所有左子树的点，超平面。
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