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　　感知哈希是一种将高维空间中的数据压缩至低维表示的算法。它在信息检索、图像处

　　理、视频检索等领域发挥了重要作用。本综述报告将重点讨论基于感知哈希的视频拷

　　视频拷贝检测是指在海量视频数据中找出与目标视频相似的视频。其应用广泛，例如

　　版权保护、视频内容管理、在线视频治理等。对于视频拷贝检测，传统的方法是提取

　　视频的特征，例如颜色直方图、形状描述符和纹理特征等，并应用相似性度量方法计

　　算视频之间的相似度。这些算法有一定的局限性，例如计算复杂度高、对干扰噪声敏

　　基于感知哈希的视频拷贝检测算法通过学习视频的感知哈希码，将高维度的视频数据

　　压缩至低维度的哈希码表示，并通过对哈希码的比较来判断视频之间的相似度。感知

　　哈希算法学习到的哈希码具有很好的不变性、可区分性和可比性，因此具有较高的检

　　测准确率和鲁棒性。感知哈希算法在音频、图像等领域已广泛应用，也被应用于视频

　　目前，基于感知哈希的视频拷贝检测算法已经相当成熟，并且有很多优秀的研究成果。

　　BPH）生成哈希码。BPH算法将视频切割成若干个大小相等的块，并对每个块进行感

　　知哈希编码，形成视频的哈希码表示。为了减小噪声和提高哈希码的可比性，BPH算

　　法采用了特殊的滤波和对比度调节技术。通过比较两个视频的哈希码，可以判断它们

　　的相似度。实验证明，BPH算法在对拷贝、伪造等复杂情况下，具有非常好的性能。

　　除了BPH算法，还有其他基于感知哈希的视频拷贝检测算法。例如BlockTruncation

　　几个等值区域，并利用直方图统计每个块的颜色分布，生成哈希码。CCV算法先将视

　　频切分成若干帧，然后对每帧进行颜色分布计算和哈希码生成。这些算法都在不同程

　　总体来说，基于感知哈希的视频拷贝检测算法在视频管理、聚类、分类、拷贝检测等

　　方面具有广泛的应用前景，但其算法性能及其影响因素仍有待深入研究。未来，应针