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视频数据特征降维及其在篡改检测中的应用
作 者: 曾文赋
导 师: 黄添强
学 校: 福建师范大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 数据特征 核方法 压缩感知 流形学习 视频篡改检测
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 46次
引 用: 0次
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内容摘要
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当今,很多场所都已经安装了监控设备,为了获得并保存重要的视频数据,目的是保障安全。如果有人故意针对其进行恶意篡改来达到不良目的,可能会对个人和社会造成很大程度上的负面影响。因此,对这些重要的视频数据的篡改情况进行检测具有相当重大的现实意义。为解决这一问题,现阶段对视频篡改检测的研究结合许多专业领域知识,并得到了越来越多的重视。在本文中,我们考虑先对视频数据的不同特征进行提取,再对其降维压缩,最后利用它对视频数据篡改情况的检测和识别。本文利用特征降维的相关方法,再将其应用于视频篡改检测中,做了以下工作：(1)从如何处理非均匀分布数据和利用远点信息的角度提出了针对特征降维的新算法,基于调和平均测地线核的局部线性嵌入算法(HMG.KLLE)：(2)为了降低视频噪声特征信息的冗余度,通过引入压缩感知理论,并提出基于压缩感知的视频篡改检测算法,具有良好的检测效果；(3)在(1)的基础上,对视频纹理特征融合信息进行降维,提出基于流形学习的视频篡改检测新算法,获得了较好的检测效果。实验结果表明对视频数据提取特征进行降维,并将其应用于视频篡改检测领域,能够获得相当不错的篡改识别率。
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全文目录
中文摘要 2-3
Abstract 3-4
中文文摘 4-6
目录 6-8
第一章 绪论 8-12
第一节 研究背景和意义 8-9
第二节 当前研究现状和取得成果 9-10
第三节 本文主要内容与组织安排 10-12
第二章 数据特征的降维方法 12-20
第一节 压缩感知理论 12-15
第二节 流形学习方法 15-19
第三节 本章小结 19-20
第三章 基于调和平均测地线核的局部线性嵌入算法 20-30
第一节 针对问题及改进策略 20
第二节 HMG-KLLE算法 20-24
第三节 算法实现与结果分析 24-28
第四节 本章小结 28-30
第四章 基于压缩感知的视频异源篡改检测算法 30-40
第一节 算法思路 30
第二节 基于压缩感知的篡改检测方法 30-33
第三节 实验与分析 33-38
第四节 本章小结 38-40
第五章 基于流形学习的视频异源篡改检测算法 40-48
第一节 算法思想 40
第二节 基于流形学习的篡改检测方法 40-44
第三节 实验与评估 44-47
第四节 本章小结 47-48
第六章 结论 48-52
第一节 工作总结 48-49
第二节 展望 49-52
参考文献 52-58
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 58-60
致谢 60-62
个人简历 62-64
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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