【摘 要】
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随着多媒体技术的日益发展,互联网上视频数量呈爆炸式增长,海量视频无论对视频的处理还是存储,都带来了极大的挑战。同时,实际的视频检索发现,海量视频中存在着大量的重复视
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随着多媒体技术的日益发展,互联网上视频数量呈爆炸式增长,海量视频无论对视频的处理还是存储,都带来了极大的挑战。同时,实际的视频检索发现,海量视频中存在着大量的重复视频。这些重复视频通常是用户根据自己的需要对视频进行简单的编辑处理后生成的,这些编辑处理包括对视频添加字幕、改变视频分辨率、改变视频格式等;处理后的视频在视觉上与原始视频并没有什么不同,但这些重复视频为网络视频存储、视频检索以及视频版权保护等方面带来了前所未有的问题。如何在海量视频中高效准确地实现视频拷贝检测就成为现在研究领域中的热点。从计算方式来看,传统的方式往往采用基于至强单机串行处理的方法对视频进行处理；但在海量视频处理方面,采用单机串行处理效率低,采用并行方式由于CPU造价高,同样在效率上难以达到快速应用的目的。Google推出的Hadoop架构在大数据并行处理上有着可靠性高、编程简单的优点。将视频拷贝检测分布在Hadoop系统上运行可以达到快速高效的应用效果。本文将两种高性能视频拷贝检测算法在Hadoop平台上实现：一是基于亮度序列的算法,二是基于TIRI-DCT算法。本文分别分析了Hadoop平台上视频拷贝检测算法的性能,并在Hadoop平台上实现了文本检索算法在热点、敏感估计上的应用,为视频和文本两个模态信息的结合提供了基础和参考。本文的主要贡献体现在以下两个方面：(1)在Hadoop平台上实现了基于亮度序列算法和基于TIRI-DCT的算法。在Hadoop上实现时,特征提取阶段中,由于只需对视频产生特征序列并存储,因此只利用了Map函数。Map函数对分配到的视频计算其视频特征,并存储在分布式存储HDFS中。在特征匹配阶段,Map函数负责计算待查询视频特征与特征库中特征之间的距离,Reduce函数负责将距离进行排序。(2)针对于两种在Hadoop平台上实现的算法,进行了算法鲁棒性、区别性和算法耗时上实验的分析。从查全率、查准率分析了鲁棒性、区别性；从系统耗时上分析了视频特征提取、视频特征匹配阶段的系统加速比、系统和数据规模的可扩展性等；并分析了Hadoop平台上Map阶段不同Map数量下系统的效率。本文对于视频拷贝检测在分布式平台上的应用、对系统规模的扩展、对数据规模的扩展、不同Map数量下分布式平台的效率研究提供了参考价值。本文针对海量视频中的视频拷贝检测,研究了视频拷贝检测算法在分布式平台Hadoop上的实现方法,为大数据在视频处理领域的实用提供了参考。
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