随着网络通信技术与多媒体技术的飞速发展，数字多媒体数据的非法复制、处理和传播变得越来越容易。这样使得多媒体数据内容的盗版和侵权问题日益严重。如何保护数字多媒体内容的版权成为知识产权保护领域中的一个重要的热点问题。基于内容的拷贝检测（Content-basedCopyDetection，简称拷贝检测）直接从多媒体数据中提取代表其内容本身的特征，并通过匹配多媒体数据之间提取的特征来判断他们之间是否存在拷贝关系。相比同样应用于版权保护的传统数字水印技术，拷贝检测具有不需要在多媒体数据中添加任何附加信息，特征提取可以在多媒体数据发布之后进行等优点。除此之外，拷贝检测技术在多媒体冗余数据过滤和多媒体特定内容跟踪方面也有广泛的应用。因此，研究拷贝检测技术在多媒体版权保护和数据管理等方面具有十分重要的意义。　　一个良好的拷贝检测系统应具有鲁棒性、区分性、高效性等基本属性。为获得较好的鲁棒性和区分性的平衡，鲁棒且可区分特征的提取是拷贝检测技术的关键。本文研究图像和图像序列（视频）拷贝检测技术，以提取图像或视频的鲁棒且可区分特征为研究重点，主要研究内容与成果如下:　　(1)现有基于全局特征的图像拷贝检测方法的区分性相对较好，但针对一些常见的几何变换攻击抵抗能力不足，尤其是针对普通旋转变换效果较差。为解决此问题，提出一种采用基于旋转不变分区的全局梯度特征的图像拷贝检测方法。首先将图像有效像素按亮度大小顺序进行排序，根据排序将有效像素分为若干组，每组对应为一个图像分区;然后从构建的图像分区中提取两种图像梯度特征;最后比较图像之间的这两种特征相似度来进行图像拷贝检测。在构建图像分区时，由于有效像素的亮度排序对旋转变换具有不变性，构建出的图像分区同样具有旋转不变性，该特性是能有效地抵抗普通旋转攻击的基础和保障。理论分析与实验结果表明，该方法可以检测任意角度的普通旋转几何攻击，并对一些常见简单的信号处理攻击具有较好的抵抗能力。　　(2)为了进一步提高基于全局特征的图像拷贝检测方法对常见的拷贝攻击抵抗能力，本文提出一种采用基于傅里叶梅林变换的全局频域特征的图像拷贝检测方法。该方法对图像进行傅里叶梅林变换并计算该变换频谱的幅度值，选取中低频的幅值，并将相邻幅值比值作为图像频域特征。由于傅里叶梅林变换针对旋转、尺度变换和循环平移具有不变性，因而该方法针对内容不丢失的几何攻击具有较好抵抗力;同时，中低频相邻系数比值对一般信号处理不敏感，该方法对信号处理攻击具有较好的鲁棒性。另外，本方法在特征匹配时采用一种模拟攻击策略以提高对旋转后剪切攻击的抵抗能力。理论分析和实验结果证明，该方法在检测经受多种内容不丢失的几何变换和信号处理攻击而生成的拷贝图像时具有更好的检测效果，并能完全检测出旋转角度为20°以内的旋转后剪切的图像。　　(3)针对现有的基于全局或局部特征的图像拷贝检测方法不能较好兼顾鲁棒性和区分性的问题，本文提出一种基于结合全局与局部特征的图像拷贝检测方法。该方法结合基于圆环分块全局特征和局部特征的兴趣点的优点，从图像中提取基于兴趣点分布的特征应用于图像拷贝检测。实验结果表明，该方法针对内容丢失类型的几何攻击如一定程度的剪切攻击以及严重信号处理攻击包括水彩画，浮雕化等具有较好的鲁棒性，并且对于非拷贝图像之间具有良好的区分性，在鲁棒性和区分性方面表现出较好的均衡性;该方法的查全率和查准率可同时达到92％以上优于现有基于全局特征和基于局部特征的方法。　　(4)为了在提高视频拷贝检测效率的同时保证较好检测效果，本文提出了一种基于多特征联合和时空过滤的视频拷贝检测方法。该方法首先从视频帧的梯度统计特性、纹理信息和结构信息中提取三种局部特征来加强算法区分能力;然后，采用基于词袋模型的特征表达方法将这些特征表达为组合关键词形式，并构建相应的倒排索引结构用于组合关键词搜索，以快速匹配出相关视频;最后，提出一种时空过滤策略去除相关视频中的错误匹配来进一步提高检测效果。在TRECVID2008提供的数据集上进行测试，结果表明该方法在检测效率和检测精度两方面同时具有优秀的表现。　　综上所述，本文以图像和视频为研究对象，为解决拷贝检测的鲁棒性、区分性和检测效率等方面存在的问题进行了研究。提出的方案能快速有效地检测出经受各类常见的拷贝攻击而生成的拷贝数据，为拷贝检测提供新方法和关键技术，研究成果将进一步为数字多媒体知识产权保护和数据管理提供技术保障，有助于推动数字多媒体产业的健康发展。