VPN：用于鲁棒内容溯源的视频溯源网络
计算机视觉与模式识别
2021-09-22 v1
摘要
我们提出 VPN——一种从在线分享视频中恢复溯源信息的内容归属方法。平台与用户在视频重新分发时，常将其转为不同质量、编解码器、尺寸、形状等，或轻微编辑其内容如添加文字或表情符号。我们学习一种鲁棒的搜索嵌入，用于匹配此类视频，对这些变换保持不变性，可使用完整或截断视频查询。一旦在可信视频片段数据库中匹配，便向用户呈现该片段的溯源关联信息。我们使用倒排索引匹配视频的时间块，并采用后期融合结合视觉与音频特征。两种情况下，特征均通过深度神经网络提取，该网络在原始与增强视频片段数据集上以对比学习训练。我们在 100,000 个视频的语料库上展示了高准确召回率。
引用
@article{arxiv.2109.10038,
title = {VPN: Video Provenance Network for Robust Content Attribution},
author = {Alexander Black and Tu Bui and Simon Jenni and Vishy Swaminathan and John Collomosse},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.10038},
year = {2021}
}
备注
CVMP2021 camera-ready version