随着多媒体技术和互联网技术的飞速发展,多媒体文件的制作、传播、分享变得越来越容易,从而造成网络上多媒体文件的数量呈几何级数增长。多媒体文件数量的激增不仅给多媒体文件的检索和版权保护带来了挑战,而且还导致了数据的冗余和网络资源的浪费。为了解决这些问题,快速完成对多媒体文件的拷贝检测,鲁棒哈希被提出并且很快成为了多媒体信息处理领域研究的热点。鲁棒哈希将多媒体文件中的某些特征映射为简短的感知摘要,并且用感知摘要作为该多媒体文件的唯一标识,最后根据不同鲁棒哈希之间的相似度判断多媒体文件是否存在拷贝。图像和视频作为互联网信息的主要载体,因其生动、形象而备受青睐,并被广泛使用,因此,本论文主要研究图像和视频的拷贝检测问题。在论文中,针对图像的拷贝检测问题,提出了一种基于特征点局部关系和全局关系的图像鲁棒哈希算法,该算法的主要创新和贡献有:(1)在该算法中利用不同的特征点之间的关系,而不是特征点本身来生成图像的哈希值,增加了算法对图像攻击的鲁棒性。同时,局部和全局关系也反映了来自图像不同视角的信息;(2)采用图模型来获取特征点之间的关系。在关系挖掘的过程中,首先使用Delaunay三角剖分连接特征点,特征点之间的关系被编码在三角形中,此类三角形被称为RTs(关系三角形)。为了避免RTs之间的相互影响,RT被作为顶点来构造无向图,利用无向图的最大独立集来揭示局部关系;同时,通过该无向图的拉普拉斯矩阵生成全局关系。针对视频的拷贝检测问题,提出了一种基于球环和非负矩阵分解的视频鲁棒哈希算法,该算法的主要创新和贡献有:(1)利用球环分区捕捉视频内容中更丰富的时空信息,并通过建立时空图将时空信息综合起来,通过利用视频数据的时空信息提高哈希算法的鲁棒性和区分性;(2)对得到的高维时空图利用非负矩阵分解进行降维,不仅降低了计算的复杂度,而且使生成的哈希更为紧凑。