随着计算机与信息技术的发展,互联网已经成为日常生活中不可或缺的一部分,特别是随着多媒体技术的迅速发展,互联网视频网站越来越多,视频内容变得越来越丰富,但随之而来的网络信息安全问题也变得日渐突出。对于互联网视频来说,存在的安全问题主要有三个方面。第一,人们可以容易地对网络上的数字视频进行复制和编辑,并且可以随意地在网络上进行传播,2006年,研究者对Youtube、Google Video和Yahoo Video三大视频网站中最受欢迎的视频进行了检索统计,平均有27%的检索结果属于视频拷贝(Video Copy);特别地,在对最大的视频网站Youtube的检索统计中,有85%的视频检索结果中都含有一到四个视频拷贝或更多。在某些热点视频的检索结果中,视频拷贝的比例甚至高达93%。大量视频拷贝的存在大大降低了视频检索的效率；而且,随着视频网站的增多以及视频检索的广泛应用,这些视频拷贝正在成为“垃圾视频”,危害着视频网络。第二,互联网上对于海量视频的管理缺乏规划和统一性,常常引起一些诸如知识产权等的纠纷,盗版和非法下载的出现也危害了版权所有的利益,挫伤了创新的积极性。第三,网上色情、暴力、反动等不良视频信息的传播和泛滥,严重地败坏了社会风气,极大地影响了青少年的健康成长以及和谐社会的发展,如何保证未成年人健康上网和不良内容的过滤成为一个很棘手的问题,吸引了社会的广泛关注。以上三个问题从本质上来说都是视频内容认证和识别问题。基于鲁棒哈希的视频拷贝检测技术被提出并成为了解决上述问题的主要方法。因此,在个人视频制作与网络传播日益流行的情况下,视频拷贝检测技术具有重要的理论价值和应用价值,已经成为了多媒体信息处理领域的研究热点。本论文系统回顾了视频拷贝检测和视频内容认证的相关理论和经典算法,针对实际应用中面临的诸多复杂问题,以图论、流形学习和维数约简等为主要数学工具,提出一系列视频认证及拷贝检测算法。同时,在论文的第六章对本人博士前期关于三维数字水印成果进行了总结。本论文的主要成果概括如下：(1)提出基于流形学习的鲁棒哈希算法。流形学习是模式识别中的基本方法,它以非监督的形式,可以有效地发现高维数据分布的内在几何结构,挖掘隐藏在高维数据中的本征信息与内在规律,实现维数约简。在现代社会中,视频的内容越来越丰富,容量越来越大,从直观的数据表示形式上来看,视频存在于由若干像素点组成的高维空间上,这对检索的快速执行是非常不利的。本文利用流形学习的典型算法,提出三种鲁棒视频哈希方法,通过在低维空间中提取视频特征来实现视频拷贝检测。(2)提出基于双重嵌入的鲁棒哈希算法。针对多场景视频,本算法对视频帧进行分组,在每组内利用局部线性嵌入算法进行降维,实现第一级嵌入,保持组内的局部结构；不同组之间利用多维标度算法进行第二级嵌入,保持视频的全局结构。进而提取视频特征构造鲁棒哈希,实现视频拷贝检测。(3)提出基于超图和组内组间优化降维的视频指纹算法。视频的鲁棒哈希是视频特征的表征,又被称为视频指纹,本算法从维数约简的本质出发研究视频的拷贝检测问题。维数约简特别是流形学习的本质问题就是优化问题,是通过尽可能的保持高维空间顶点集中点对之间的相似性联系来得到高维数据的低维嵌入坐标,该算法根据维数约简的本质特性提出基于降维优化算法的视频指纹方案,该算法首先根据超图模型把视频帧分成不同组,然后在组内和组间分别使用不同的优化算法降维,然后在低维空间中生成视频指纹,并根据统计特性指纹和几何特性指纹来实现视频匹配,该算法根据视频数据的特点,兼顾视频内容的全局性和局部性,取得了较好的视频拷贝检测效果。(4)提出基于代表帧和分散帧的鲁棒哈希算法。视频由大量的帧组成,帧格式各种各样,但是从宏观的角度来看,可以把视频的每一帧当做高维空间中的一个点,点坐标由帧的各种时域或频域的属性决定,点与点之间的边由帧之间的关系决定。由此,视频可以看作高维空间里的一个权重图,图论的经典理论便可以应用其中。本算法利用图顶点度和独立集理论选取代表视频全局信息和局部信息的代表帧和分散帧,并由这些帧构成视频层析图像,利用视频层析图像的峭度提取视频特征构造视频哈希,实现视频拷贝检测。(5)针对三维网状模型,提出了一种基于奇异值分解的三维数字水印方法。该算法首先按照某种规则搜索得到一个独立三角形的集合,同时为保证独立三角形集中三角形顺序的唯一性,采用了三角形度排序法,把属于同一独立三角形集里的每个三角形进行唯一编号,然后由每个三角形的面积组成一个Hankel矩阵,并采用奇异值分解的方法添加水印。该算法可抵抗相似变换(旋转、平移、同比例放缩)、随机噪声以及顶点乱序攻击。综上所述,本论文以图论、流形学习和维数约简为数学工具,对基于内容的视频拷贝检测技术进行了深入研究,提出了一系列解决视频内容版权认证、跟踪检测和不良内容过滤的鲁棒视频哈希方案。为视频内容管理和认证提供可靠的技术支持。另外,论文还对三维模型数字水印进行了初步的研究。最后总结了论文的主要内容并提出下一步的研究重点。