随着计算机与信息技术,特别是多媒体技术的发展,互联网上的数字视频内容变得越来越丰富,随之而来的网络信息安全问题也变得日渐突出。基于内容的视频拷贝检测(Content-Based Video Copy Detection),简称视频拷贝检测(CBCD),是数字视频版权保护与内容管理的重要技术手段之一,具有重要的理论价值和应用价值,已经成为多媒体信息处理领域的研究热点。基于内容的视频拷贝检测的基本思想是通过测量从参考视频和测试视频中提取的能唯一标识视频内容的特征序列之间的距离来判断测试视频是否为参考视频的拷贝。文章系统回顾了视频拷贝检测和感知哈希算法的相关理论和经典算法。在现有的技术研究基础上,重点对关键帧选取算法和感知哈希生成算法展开研究。本论文的主要成果概括如下:提出基于视频帧PCC与直方图相似度的关键帧提取算法。通过检测相邻视频帧PCC极小值定位镜头边界,分析镜头的变化复杂度结合直方图相似度选取关键帧。结合常用的视频哈希生成算法实现视频拷贝检测。实验数据表明,在视频序列镜头数目不同、镜头复杂度相异的情况下,该算法能有效地控制关键帧的数目,达到较好的视频拷贝检测效果。提出基于SURF特征的视频感知哈希算法。利用SURF特征尺度,旋转不变性等特点,结合特征点在视频帧中的位置信息生成视频感知哈希。实验结果表明,文章提出的方法在有效利用局部特征点鲁棒性的同时大大降低了哈希长度,具备较好的区分性,对视频序列模糊、加噪、亮度调节、有损压缩、视频帧旋转及剪切和视频帧翻转等常见攻击具有较强的鲁棒性,能满足视频序列拷贝检测的需求。设计并实现了一个基于哈希感知的视频拷贝检测系统,检验了提出的两个算法的性能。文章提出的视频拷贝检测算法,不仅能准确地提取视频关键帧,还能生成区分性与鲁棒性都较强的感知哈希,能适用于视频拷贝检测的实际应用。