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,逐渐引起国内外学者的关注。本文在对基于内容的视频拷贝检测技术进行研究的基础上,分别提出了基于视频子序列的视频拷贝检测算法和基于关键帧的视频拷贝检测算法。基于视频子序列的视频拷贝检测算法综合利用视频的时、空信息。首先对单帧图像进行等面积环形分割,这样每帧图像从内到外形成一组环形分块,提取每个分块的灰度一阶矩作为其基本特征并赋予不同的权值构成单帧图像的特征向量。然后基于此特征向量利用相应的算式得到的时空域高级特征,而高级特征构成相应的时空信息,再分别用相应的公式计算出时空相似度。最后利用时空相似度的线性组合来表示总的相似度,再根据相应的阈值来判断是否为拷贝视频。由于基于视频子序列的拷贝检测算法要计算整个视频子序列的时空相似性,因而其特征向量维数较高,导致相似度计算的复杂度较高。为降低特征的维数,本文进一步提出了基于关键帧的视频拷贝检测算法,该算法利用环形分割之后的基本特征,首先对视频进行镜头分割和关键帧,然后利用关键帧的基本特征构成时空域特征计算相似度,降低了特征的维数,从而降低了算法复杂度。实验结果表明,所提出的算法检测结果较好,对视频帧的旋转、加边框、加字幕和其他的一些几何攻击、以及图像格式转换鲁棒性较好。