本文梳理了近十年来video copy detection领域的研究，从1999年Stanford的时序指纹技术到2010年法国INAIR在ECCV上的compact coding方法。研究涉及局部和全局特征、轨迹估计、行为标签、投票算法和时间对齐技术。尽管简单的检测方法对简单拷贝有效，但针对复杂变换和大规模检索，更复杂的方法如ViCopT系统能提供更好的性能和实时性。当前系统框架包括提取低级特征、定义描述、基于KNN的检索、几何模型投票和后处理。未来系统应考虑实际应用场景，以适应互联网视频的多样性和大规模数据挑战。
这几天整理了最近10年video copy detection领域发表在各种会议、期刊上面的主要文章，大略的读了一遍，下面是主要脉络的梳理。
首先是1999年Stanford的一篇report P.Indyk, G. Iyengar, and N. Shivakumar. Finding pirated video sequences onthe internet. Technical report, Stanford University, 1999. 这篇文章使用基于shot边界的时序指纹为特征，结合LSH技术进行检索，由于提取特征过于简单没有考虑到视频帧本身的图像信息，故对于整段视频具有良好的效果，但是对于比较短的视频片段或者仅有少量shot的检索效果较差。另外，这篇文章指明了copy detection（CBCD）系统的基本构架，商业应用前景等等，算是该领域早期的文章了。
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