随着互联网的发展,数字媒体的传播变得越来越便捷,但知识产权的保护却相对滞后。基于内容的图像拷贝检测是数字内容保护领域的一个新方向,它能够对图像作品的版权进行更好的鉴别与保护。在现有的图像拷贝检测研究中,需要解决检测质量和效率间的权衡问题。鉴于此,首先从文档检索领域引入词袋模型的概念,将其在视频匹配问题的应用方法转化为解决图像拷贝检测问题的方法:对图像提取局部特征,利用K均值聚类将其表示为图像视觉关键词,并以视觉关键词建立倒排索引,最终较快地返回检测结果。相比简单的局部特征间的顺序匹配,该方法的效率优势明显,但检测质量不很理想,这是因为K均值聚类的视觉关键词精度不高且不易控制。针对这个问题,采用了基于局部数字单指纹的拷贝检测方法进行改进。此方法将图像高维特征转换为长整型数所描述的指纹以构建指纹库,并利用倒排索引完成拷贝检测。为了进一步提高检测质量,阐述了双指纹的方法:为图像的每个特征生成两个独立的指纹,构建两个独立的指纹库,并通过倒排索引对查询图像的两个指纹集合分别进行检测,将两个检测结果进行揉和,返回最终的拷贝。实验结果显示:相比K均值聚类的词袋模型方法,基于局部数字单指纹的拷贝检测方法不仅拥有很好的检测质量,而且能够缩短检测的响应时间,同时改进后得到的双指纹方法能够更进一步地提高图像拷贝检测的查全率。