我正在寻找能够解决近乎重复的视频检测问题的开源项目。最好的，我现在发现它是SOTU，但它的来源已经关闭。那么，有没有开源解决方案？
另外，我将非常感谢这个问题的理论部分的一些链接。
答案 0 :(得分：16)
这是近乎重复的一个项目：哥伦比亚大学DVMM实验室的 INDetector （源代码可用，我认为不是完全开源的）。还有some info on applying that to video（主要是关键帧）。
还有pHash，一个用于图像的开源“感知哈希”库。
还有IMMI，一个用于RapidMiner的开源图像挖掘插件。
通过将所有帧或所选帧（例如关键帧）视为算法的输入，然后聚合来自两个不同剪辑的帧对的相似性的结果，可以将这些中的任何一个应用于视频和图像。
您也可以尝试与UQLIPS的作者联系（Shen等人，引用如下）。
另外，查看TRECVID的条目列表，有些年份将近似重复检测作为任务之一，您可以与其中一些组取得联系并获得该软件。
如果您想自己去实现这一点，那么实现任何已发布算法的原型应该相当容易。我建议（a）对你感兴趣的数据尝试一些简单的算法，并且（b）根据观察到的简单组合，使用某种类型的投票/投票过程来组合他们的输出在这些问题中，简单算法通常会优于单一复杂算法。
另外，查看Earth Movers Distance（关于颜色直方图，渐变，......）以进行简单的特征提取（仅适用于所有帧或选定的帧）。这可以通过python / numpy / scipy / pyopencv中的几行代码方便地完成。
以下三篇可能是该领域引用最多的论文，均由不同的研究小组撰写：
Yang，J.，Y。G. Jiang，A。G. Hauptmann和C. W. Ngo。 “评估场景分类中的视觉词汇表示。”“多媒体信息检索研讨会国际研讨会论文集”，197-206,2007。http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1290111。
Shen，H。T.，X。Zhou，Z。Huang，J。Shao和X. Zhou。 “UQLIPS：实时近乎重复的视频片段检测系统。”在第33届超大型数据库国际会议论文集，1374-1377,2007。http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1326018。
Wu，X.，A。G. Hauptmann和C. W. Ngo。 “从网络视频搜索中实际消除近乎重复的内容。”在第15届国际多媒体会议论文集，218-227,2007。http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1291280。
Yang等与SOTU中使用的方法相同。
答案 1 :(得分：4)
我认为图书馆AForge.NET对您有用。它们有一个组件，允许您执行运动检测，这实际上是与环境“理论”背景的“比较”。
我非常肯定您可以使用AForge.NET的一些基本工作，并加快您对重复视频检测的研究。
希望这有帮助，
祝你好运