1.一种视频相似度快速检测方法，其特征在于，包括：

指纹集处理：

处理参考视频B得到对应于参考视频B的指纹集FB＝{fb1,...,fbj…,fbn}；处理检测视频A得到对应于检测视频A的指纹集FA＝{fa1,...,fai…,fam}；

指纹切块分组处理：

对指纹集FB和指纹集FA中的所有指纹做指纹切块分组处理，分别得到大小为n×g的分组指纹集合GB和大小为m×g的分组指纹集合GA；

建立倒排索引处理：

为分组指纹集合GB创建g个表，相同组合方式的元素存储在同一张表内，然后对该表内的每个元素建立倒排索引，指向包含它的完整指纹；

指纹比对处理：

从分组指纹集合GA中取一个元素C，并逐一在分组指纹集合GB的倒排索引中寻找与C值相等元素：若只存在一个相等的元素E，则直接计算对应指纹的汉明距离，若结果小于或等于H，则两指纹为相似指纹；若存在多个元素E，则选取汉明距离最小的作为相似指纹；若不存在，则跳到下一元素，继续比对；重复上述指纹比对处理，直至找到指纹集FA与指纹集FB中所有相似的指纹，定义相似的指纹对应的关键帧为相似关键帧，以此获得相似关键帧的个数；

相似判定处理：

根据相似关键帧个数计算相似度，设定相似度阈值T2，如果检测视频A和参考视频B的相似度SA,B大于等于阈值T2，则认为检测视频A与参考视频B相似；否则，则认为两视频不相似。

2.根据权利要求1所述的一种视频相似度快速检测方法，其特征在于，指纹切块分组处理中，单个指纹做指纹切块分组处理具体为：将指纹集FB中任一指纹fbj平均切分为d(d>H)个等长的块，即fbj1,fbj2,…,fbjd,再随机取出其中(d-H)份构成一个新元素，共有 种可能的组合方式；将指纹集FA中任一指纹faj平均切分为d(d>H)个等长的块，即faj1,faj2,…,fajd,再随机取出其中(d-H)份构成一个新元素，共有种可能的组合方式；其中定义两个汉明距离在设定阈值H内的指纹为相似指纹。

3.根据权利要求1所述的一种视频相似度快速检测方法，其特征在于，相似度按下式计算如下：

式中，snum表示检测视频A和参考视频B中相似关键帧个数，n和m分别表示参考视频B的关键帧的个数和检测视频A的关键帧的个数。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的一种视频相似度快速检测方法，其特征在于，所述指纹集处理的具体过程为：分别对参考视频B、检测视频A进行以下操作得到指纹集FB、指纹集FA，S1、获取关键帧集合：分别获得参考视频B、检测视频A对应的关键帧集合，参考视频B为对应的关键帧集合KB＝{kb1,kb2,…,kbj,…,kbn}，检测视频A为对应的关键帧集合KA＝{ka1,ka2,…,kaj,…,kan}；

S2、预处理：将每个关键帧图像缩小为预设M×M的尺寸，并将其转换为灰度图；

S3、离散余弦变换处理：对灰度图进行离散余弦变换DCT，只保留结果中左上角的N×N子矩阵ZN×N，N＝M/4；

S4、二值化处理：计算ZN×N所有元素的算数平均值；然后将大于或等于平均值的元素设为1，小于平均值的元素设为0；

S5、计算指纹处理：将二值化处理后的ZN×N按照先行后列的顺序得到一个二进制序列，作为该关键帧的指纹fbj、指纹faj；

S6、重复S2至S5，分别得到指纹集FB＝{fb1,...,fbj…,fbn}、指纹集FA＝{fa1,...,fai…,fam}。

5.根据权利要求4所述的一种视频相似度快速检测方法，其特征在于，所述S1、获取关键帧集合的具体过程为：

步骤S11：将参考视频B、检测视频A进行切帧处理，得到该视频的图像帧集；

步骤S12：遍历图像帧集中的所有图像帧，计算前后两帧差分得到帧间差分强度；

步骤S13：将帧间差分强度为局部最大值的候选关键帧作为关键帧，即得到该视频的关键帧集合为KB＝{kb1,kb2,…,kbj,…,kbn}，KA＝{ka1,ka2,…,kaj,…,kan}。

6.根据权利要求5所述的一种视频相似度快速检测方法，其特征在于，所述帧间差分强度，如下所示：

对于参考视频B有：Pj＝|bj+1-bj|；对于检测视频A有：Pj＝|aj+1-aj|；

其中Pj表示该视频的第j帧的帧间差分强度，bj表示参考视频B的图像帧集B＝{b1,b2,…,bj,…,bn}中的某一帧图像，bj+1表示图像帧集B中bj的后一帧图像，aj表示检测视频A的图像帧集A＝{a1,a2,…,aj,…,an}中的某一帧图像，aj+1表示图像帧集A中aj的后一帧图像；然后，将帧间差分强度大于阈值T1的帧作为一个候选关键帧。

7.根据权利要求4所述的一种视频相似度快速检测方法，其特征在于，所述离散余弦变换DCT计算如下所示：

式中，(u,v)代表着变换变量，f(w,s)是输入的图像，其中(w,s)代表着输入图像中像素的空间位置，且补偿系数为

8.视频相似度快速检测装置，其特征在于，包括：

指纹集获取单元：用于处理参考视频B得到对应于参考视频B的指纹集FB＝{fb1,...,fbj…,fbn}；处理检测视频A得到对应于检测视频A的指纹集FA＝{fa1,...,fai…,fam}；

指纹切块分组单元：用于对指纹集FB和指纹集FA中的所有指纹做指纹切块分组处理，分别得到大小为n×g的分组指纹集合GB和大小为m×g的分组指纹集合GA；

倒排索引建立单元：用于为分组指纹集合GB创建g个表，相同组合方式的元素存储在同一张表内，然后对该表内的每个元素建立倒排索引，指向包含它的完整指纹；

指纹比对单元：用于从分组指纹集合GA中取一个元素C，并逐一在分组指纹集合GB的倒排索引中寻找与C值相等元素：若只存在一个相等的元素E，则直接计算对应指纹的汉明距离，若结果小于或等于H，则两指纹为相似指纹；若存在多个元素E，则选取汉明距离最小的作为相似指纹；若不存在，则跳到下一元素，继续比对；重复上述指纹比对处理，直至找到指纹集FA与指纹集FB中所有相似的指纹，定义相似的指纹对应的关键帧为相似关键帧，以此获得相似关键帧的个数；

相似判定单元：用于根据相似关键帧个数计算相似度，设定相似度阈值T2，如果检测视频A和参考视频B的相似度SA,B大于等于阈值T2，则认为检测视频A与参考视频B相似；否则，则认为两视频不相似。

9.根据权利要求8所述的视频相似度快速检测装置，其特征在于，所述指纹集获取单元包括：

关键帧集合获取单元：用于分别获得参考视频B、检测视频A对应的关键帧集合，参考视频B为对应的关键帧集合KB＝{kb1,kb2,…,kbj,…,kbn}，检测视频A为对应的关键帧集合KA＝{ka1,ka2,…,kaj,…,kan}；

指纹计算执行单元：用于对关键帧集合KB、关键帧集合KA执行程序X得到关键帧的指纹fbj、指纹faj，程序X为：

将每个关键帧图像缩小为预设M×M的尺寸，并将其转换为灰度图；

对灰度图进行离散余弦变换DCT，只保留结果中左上角的N×N子矩阵ZN×N，N＝M/4；

计算ZN×N所有元素的算数平均值；然后将大于或等于平均值的元素设为1，小于平均值的元素设为0；

将二值化处理后的ZN×N按照先行后列的顺序得到一个二进制序列，作为该关键帧的指纹fbj、指纹faj。

10.根据权利要求9所述的视频相似度快速检测装置，其特征在于，关键帧集合获取单元包括：切帧模块：用于将参考视频B、检测视频A进行切帧处理，得到该视频的图像帧集；

帧间差分强度执行模块：遍历图像帧集中的所有图像帧，计算前后两帧差分得到帧间差分强度；

关键帧识别获取模块：用于将帧间差分强度为局部最大值的候选关键帧作为关键帧，即得到该视频的关键帧集合为KB＝{kb1,kb2,…,kbj,…,kbn}，KA＝{ka1,ka2,…,kaj,…,kan}。