基于手工特征的视频哈希研究综述

摘要

视频哈希是从视频中提取到的基于视觉内容的短小数字序列，在实际应用中，用视频哈希来表示视频，能降低视频的存储代价和视频相似计算的复杂度。目前，视频哈希已被广泛应用于拷贝检测、篡改取证、视频索引、视频检索等方面。近年，视频哈希研究取得许多重要进展，研究人员设计和开发出多种手工特征提取技术，并建立一系列视频哈希算法。本文将基于手工特征的视频哈希算法分为空域计算和时空域计算2个大类，其中基于空域计算的哈希算法又分为逐帧计算和关键帧计算2类，而基于时空域计算的哈希算法则分为正交变换、统计特征、视觉特征点、数据降维和其他技术5类。根据这些分类，本文先分析每类算法的代表性研究成果并总结其性能；然后介绍常用的哈希度量方法、性能评价指标和视频数据集；最后列出未来研究工作可重点关注的内容，包括面向篡改取证的视频哈希、基于深度学习的高效视频哈希和面向移动应用的轻量级视频哈希等。

关键词

视频哈希 / 手工特征 / 特征提取 / 关键帧 / 数据降维

基金资助

国家自然科学基金(61962008); 广西自然科学基金(2022GXNSFAA035506); 广西“八桂学者”工程专项经费; 广西大数据智能与应用人才小高地项目; 广西区域多源信息集成与智能处理协同创新中心项目; 广西高校中青年教师(科研)基础能力提升项目(2022KY0051); 广西研究生教育创新计划项目(YCBZ2022063)