视频相似度检测算法软件,视频相似度检测算法图

相似度的计算用哪个算法协同过滤算法

SIM = Structural SIMilarity（结构相似性），这是一种用来评测图像质量的一种方法。

由于人类视觉很容易从图像中抽取出结构信息,因此计算两幅图像结构信息的相似性就可以用来作为一种检测图像质量的好坏.首先结构信息不应该受到照明的影响,因此在计算结构信息时需要去掉亮度信息,即需要减掉图像的均值;其次结构信息不应该受到图像对比度的影响,因此计算结构信息时需要归一化图像的方差;最后我们就可以对图像求取结构信息了,通常我们可以简单地计算一下这两幅处理后的图像的相关系数.然而图像质量的好坏也受到亮度信息和对比度信息的制约,因此在计算图像质量好坏时,在考虑结构信息的同时也需要考虑这两者的影响.通常使用的计算方法如下,其中C1,C2,C3用来增加计算结果的稳定性:2u(x)u(y) + C1L(X,Y) = ------------------------ ,u(x), u(y)为图像的均值u(x)^2 + u(y)^2 + C1 2d(x)d(y) + C2C(X,Y) = ------------------------,d(x),d(y)为图像的方差 d(x)^2 + d(y)^2 + C2d(x,y) + C3S(X,Y) = ----------------------,d(x,y)为图像x,y的协方差d(x)d(y) + C3而图像质量Q = [L(X,Y)^a] x [C(X,Y)^b] x [S(X,Y)^c]，其中a，b，c分别用来控制三个要素的重要性，为了计算方便可以均选择为1，C1，C2，C3为比较小的数值，通常C1=(K1 x L)^2, C2=(K2 xL)^2, C3 = C2/2, K1。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

如何使用opencv中的NCC算法实现两幅图像的相似性判断

感知哈希算法(perceptual hash algorithm)，它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字符串，然后比较不同图像的指纹好文案。结果越接近，就说明图像越相似。

实现步骤：1. 缩小尺寸：将图像缩小到8*8的尺寸，总共64个像素。

这一步的作用是去除图像的细节，只保留结构/明暗等基本信息，摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异；2. 简化色彩：将缩小后的图像，转为64级灰度，即所有像素点总共只有64种颜色；3. 计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值；4. 比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值记为1，小于平均值记为0；5. 计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图像的指纹。

组合的次序并不重要，只要保证所有图像都采用同样次序就行了；6. 得到指纹以后，就可以对比不同的图像，看看64位中有多少位是不一样的。

在理论上，这等同于”汉明距离”(Hamming distance,在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。

如果不相同的数据位数不超过5，就说明两张图像很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图像。

以上内容摘自：下面是用OpenCV实现的测试代码：[cpp] view plaincopyprint?string strSrcImageName = ""; cv::Mat matSrc, matSrc1, matSrc2; matSrc = cv::imread(strSrcImageName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR); CV_Assert(matSrc.channels() == 3); cv::resize(matSrc, matSrc1, cv::Size(357, 419), 0, 0, cv::INTER_NEAREST); //cv::flip(matSrc1, matSrc1, 1); cv::resize(matSrc, matSrc2, cv::Size(2177, 3233), 0, 0, cv::INTER_LANCZOS4); cv::Mat matDst1, matDst2; cv::resize(matSrc1, matDst1, cv::Size(8, 8), 0, 0, cv::INTER_CUBIC); cv::resize(matSrc2, matDst2, cv::Size(8, 8), 0, 0, cv::INTER_CUBIC); cv::cvtColor(matDst1, matDst1, CV_BGR2GRAY); cv::cvtColor(matDst2, matDst2, CV_BGR2GRAY); int iAvg1 = 0, iAvg2 = 0; int arr1[64], arr2[64]; for (int i = 0; i < 8; i++) {uchar* data1 = (i);uchar* data2 = (i);int tmp = i * 8;for (int j = 0; j < 8; j++) {int tmp1 = tmp + j;arr1[tmp1] = data1[j] / 4 * 4;arr2[tmp1] = data2[j] / 4 * 4;iAvg1 += arr1[tmp1];iAvg2 += arr2[tmp1];} } iAvg1 /= 64; iAvg2 /= 64; for (int i = 0; i < 64; i++) {arr1[i] = (arr1[i] >= iAvg1) ? 1 : 0;arr2[i] = (arr2[i] >= iAvg2) ? 1 : 0; } int iDiffNum = 0; for (int i = 0; i < 64; i++)if (arr1[i] != arr2[i])++iDiffNum; cout。

怎么找视频原创？

二次剪辑视频做成原创是需要对视频进行关键字抽取，然后对视频每一帧进行匹配对比，并通过算法计算，得出视频的相似程度，然后通过某个阀值进行判断，从而得出是否是原创的结论。

我看运营在做视频发布前都有使用专业的软件做视频原创度检测，一般都直接使用软件王者剪辑里面的一个功能指纹检测。

将视频剪辑前后进行检测，如果检测出相似度较低，就可以认为是原创，据说这是模拟短视频平台检测视频的算法。

二次剪辑视频怎么过原创：第1点添加自己的logo我们做搬运视频一般都是从某网站去下载素材，如果想分发到其他平台上，让作品不侵权，视频中一定不能出现任何视频网站的logo。

另外，视频中有时候会显示视频的剪辑工具，这类信息也不要出现在视频里。

第2点标题很重要精彩的标题能快速吸引人，打造吸睛标题的同时，视频内容中不要出现视频片名信息，影视内容一般是有版权限制的，不能直接进行简单剪辑就可以发布，这样会导致账号直接侵权，平台会根据审核要求把你的作品直接删除。

方法搜集同行优质标题，精心设计标题，打造精彩优质无片名的标题。

第3点添加字幕、片头、片尾我们通过给视频添加含有个人内容的片头片尾及字幕，一定程度上对视频进行剪辑加工，增加视频辨识度，尽量让视频看起来更专业，这是一个非常有效的吸粉方法。

另外，无论你是做影视账号或者音乐账号，营销圈建议大家一定要配上自己的解说，解说能让视频增加更多原创度，解说内容配以自己对影视剧的观点和看法，这样基本就是自己的原创内容了。

方法：快剪辑、剪映、pr等工具添加片头、片尾、字幕第4点改变视频分辨率、尺寸、帧率这个细节很重要，细节的内容也是大家很容易忽视的，把视频横屏9比16改竖屏3比4，25帧改28帧根据实际视频内容进行调整，改到适合的尺寸和大小就可以了。

第5点添加转场、特效尽量在拼凑的每小段视频片段加入转场及特效，特效和转场尽量统一，不要用太多类型的特效，容易让人看起来比较乱，效果也不是很好，太多特效反而影响原本的观看效果和质量。

第6点原创混剪混剪如何变成自己的原创内容，就要考量我们剪辑思维，剪辑的视频内容一定要有故事性，把分散的片段视频组合成有故事性的完整片段，就是自己的内容，所以在找素材的过程中就要求大家素材内容要统一。

音频比较相似度，将两个PCM文件通过傅里叶变化处理好得到的两组数据。如何比较相似度比较靠谱？

相似度有多种：1. 在BIT级比较两个数字文件的数码是否一致。这个一般用于比较两个文件是否是同样一个文件，除此之外意义不大。2. 检测一个文件是否是另外一个文件在时间上的延迟，允许两个文件的音量不同。

这个相似度测量可用归一化的互相关函数来检测，其峰值越接近1，越相似。注意此法很大程度上是检测时域波形的相似度，而非频域和时频域的相似度，更非听感的相似度。

因为人耳对相位不敏感，很多波形很不相似的声音听起来却是相似的。另外，互相关函数与相干函数是不同的，相干函数用于检测输出信号是否是输入信号经过一个线性时不变系统后得到的。

这个线性时不变系统的噪音越大，非线性失真越大，相干函数值越小于1，但经过一个含严重的线性失真的线性时不变系统后，即使没有噪声和非线性失真，输出信号也可能与输入信号极不相似。

因此用相干函数检测相似度不靠谱。3. 听感上的相似度需要做时频分析，并结合心理声学知识。可对比二者在MFCC特征向量上的差距，进而算得相似度。可参考免费软件Sound-Similar Free的做法。

抖音短视频的推荐机制（或者说算法）是怎样的？

抖音的算法是很厉害的，让很多人刷抖音成瘾了。抖音的流量分配是去中心化的，也就是说每个人刷到的抖音内容都不一样。

所有的抖音的用户，你拍的任何一个视频，无论质量好还是质量坏，发布了之后一定会有播放量，从几十到上千都有可能。这个叫做流量池，抖音会根据算法给每一个作品的人分配一个流量池。

到了流量池之后，抖音根据你在这个流量池里的表现，决定是把你的作品推送给更多人，还是不再推送。因此，抖音的算法让每一个有能力产出优质内容的人，得到了跟大号公平竞争的机会。

想更深入的去了解抖音的运营知识，还得去学习一下，除了算法、还有内容、用户、拍摄、剪辑、数据分析、变现等等，把这些弄明白了，自然也就会了，我一个朋友是做健身教练的，后来在黑马程序员学了短视频之后，每天拍自己的健身方法，吸引了很多粉丝，开直播变现，收徒弟了。