• 제목/요약/키워드: concentric circle partitioning

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동영상 복사본 검출을 위한 시공간 정보를 이용한 동영상 서명 - 동심원 구획 기반 서술자를 이용한 동영상 복사본 검출 기술 (Video Signature using Spatio-Temporal Information for Video Copy Detection)

  • 조익환;오원근;정동석
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.607-611
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    • 2008
  • 본 논문에서는 동영상 복사본 검출을 위해 시공간 정보를 이용한 새로운 동영상 서명 방법을 제안한다. 제안된 동영상 복사본 검출 방법은 각 키프레임에 대하여 동심원 구획방법에 기반을 두고 있다. 우선 입력 동영상으로부터 일정한 간격으로 시간적 이중 선형 보간법을 이용하여 키프레임을 추출하고 각 프레임은 동심원 형태로 구획된다. 구획된 세부영역에 대하여 상대적인 관계를 이용하여 평균 픽셀값, 평균 픽셀값의 차분값, 대칭적 차분값, 원형 차분값 분포의 4 가지 특징 분포를 추출한다. 최종적으로 이 특징 분포들은 간단한 해시 함수를 이용하여 이진 수열 형태로 변형되고 순서대로 병합된다. 제안된 동영상 서명에 대한 유사도 거리는 간단한 해밍 거리를 이용하여 계산되고 따라서 매우 빠른 정합 속도를 보인다. 실험 결과로부터 제안된 방법이 다양한 변형에 대하여 평균 97.4%의 높은 검출 성공률을 보이는 것을 알 수 있다. 그러므로 제안된 방법이 동영상 복사본 검출분야에서 폭넓게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

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Concentric Circle-Based Image Signature for Near-Duplicate Detection in Large Databases

  • Cho, A-Young;Yang, Won-Keun;Oh, Weon-Geun;Jeong, Dong-Seok
    • ETRI Journal
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    • 제32권6호
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    • pp.871-880
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    • 2010
  • Many applications dealing with image management need a technique for removing duplicate images or for grouping related (near-duplicate) images in a database. This paper proposes a concentric circle-based image signature which makes it possible to detect near-duplicates rapidly and accurately. An image is partitioned by radius and angle levels from the center of the image. Feature values are calculated using the average or variation between the partitioned sub-regions. The feature values distributed in sequence are formed into an image signature by hash generation. The hashing facilitates storage space reduction and fast matching. The performance was evaluated through discriminability and robustness tests. Using these tests, the particularity among the different images and the invariability among the modified images are verified, respectively. In addition, we also measured the discriminability and robustness by the distribution analysis of the hashed bits. The proposed method is robust to various modifications, as shown by its average detection rate of 98.99%. The experimental results showed that the proposed method is suitable for near-duplicate detection in large databases.