• 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.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.699-706
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• 2015

최근 이미지 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있는 인터넷 환경과 이미지 편집 기술들의 보급으로 근-복사 이미지가 폭발적으로 증가하면서 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 근-복사 이미지 검출 방법으로 주로 쓰이는 BoF(Bag-of-Feature)는 고차원의 지역 특징을 저차원으로 근사화하는 양자화과정에서 서로 다른 특징들을 같다고 하거나 같은 특징을 다르다고 하는 한계가 발생할 수 있으므로 이를 극복하기 위한 후-검증 방법이 필요하다. 본 논문에서는 BoF의 후-검증 방법으로 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기술자를 128bit의 이진 코드로 변환한 후 BoF 방법에 의하여 추출된 짧은 후보 리스트에 대하여 변환한 코드들간의 거리를 비교하는 방법을 제안하고 성능을 분석하였다. 1500장의 원본이미지들에 대한 실험을 통하여 기존의 BoF 방법과 비교하여 근-복사 이미지 검출 정확도가 4% 향상됨을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권10호
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• pp.1112-1123
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• 2017

최근 다수의 콘텐츠 서비스 제공자가 제공하는 콘텐츠 중심 서비스가 클라우드로 이전함과 동시에 온라인 상의 유사 중복 콘텐츠가 급격히 증가함에 따라, 불필요한 과잉 검색 결과를 초래하는 등 클라우드 기반 데이터 검색 서비스의 품질이 저하하고 있다. 또한 데이터 보호법 등에 의거, 각 서비스 제공자는 서로 다른 비밀키를 이용하여 콘텐츠를 암호화하기 때문에 데이터 검색이 어렵다. 따라서, 검색 프라이버시를 보장하면서 유사 중복 데이터 검색의 정확도까지 보장하는 서비스의 구현은 기술적으로 어려운 실정이다. 본 연구에서는, 클라우드 환경에서 데이터 복호 없이 불필요한 검색 결과를 제거함으로써 검색서비스 품질을 제고하며, 동시에 효율성까지 개선된 유사 중복 검출 기법을 제안한다. 제안 기법은 검색 프라이버시와 콘텐츠 기밀성을 보장한다. 또한, 사용자 측면의 연산 비용 및 통신 절감을 제공하며, 빠른 검색 평가기능을 제공함으로써 유사 중복 검출 결과의 신뢰성을 보장한다. 실제 데이터를 통한 실험을 통해, 제안 기법은 기존 연구 대비 약 70.6%로 성능이 개선됨을 보인다.

• 전기학회논문지
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• 제67권10호
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• pp.1358-1363
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• 2018

As the usage of the Internet grows and digital media become more diversified, it has become much easier for digital contents to be distributed and shared. This makes easier to access the desired digital contents. On the other hand, there is an increasing need to protect the copyright of digital works. There are some prevalent ways to protect ownership, but they accompany several disadvantages. Among those ways, watermarking methods have the advantage of ensuring invisibility, but they also have a disadvantage that they are vulnerable to external attacks such as a noise and signal processing. In this paper, we propose the detecting method of illegal contents that is robust against external attacks to protect digital works. We extract HSV and LBP features from images and use Euclidian-based hashing techniques to shorten the searching time on high-dimensional and near-duplicate videos. According to the results, the proposed method showed higher detection rates than that of the Watermarking techniques in terms of the images with fabrications or deformations.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.113-121
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• 2012

본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면 간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.107-115
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• 2011

본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3578-3593
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• 2017

Given two collections of objects that carry both spatial and textual information in the form of tags, a $\text\underline{S}patio$-$\text\underline{T}extual$-based object $\text\underline{S}imilarity$ $\text\underline{JOIN}$ (ST-SJOIN) retrieves the pairs of objects that are textually similar and spatially close. In this paper, we have proposed a block index-based approach called BIST-JOIN to facilitate the efficient ST-SJOIN processing. In this approach, a dual-feature distance plane (DFDP) is first partitioned into some blocks based on four segmentation schemes, and the ST-SJOIN is then transformed into searching the object pairs falling in some affected blocks in the DFDP. Extensive experiments on real and synthetic datasets demonstrate that our proposed join method outperforms the state-of-the-art solutions.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.291-293
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• 2012

SNS, 블로그의 이용이 늘어나면서, 문서의 복제와 재생산이 빈번하게 발생함에 따라 대용량 문서에서의 유사중복문서 검출이 큰 이슈로 제기되고 있다. 본 논문에서는 한국어 문서를 대상으로 이러한 문제를 해결하기 위해 품질을 유지하면서 신속하게 문서집합 중 유사중복문서를 검출하는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 문서를 대표하는 고빈도 Unigram Token을 활용하여 문서를 군집화함으로써 비교 대상을 최소화 하였다. 실험결과, 76만 문서에서 기존 방법 대비 평균 0.88의 Recall을 유지하면서도 중복을 검출하는데 있어서 십수초내에 처리가 가능함을 보였다. 향후 대용량 검색시스템 및 대용량 이미지, 동영상 유사중복 검출에도 활용할 수 있을 것으로 기대한다.