• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.4300-4314
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• 2019

With the development of video-related applications, media content has increased dramatically through applications. There is a substantial amount of near-duplicate videos (NDVs) among Internet videos, thus NDVR is important for eliminating near-duplicates from web video searches. This paper proposes a novel NDVR system that supports large-scale retrieval and contributes to the efficient and accurate retrieval performance. For this, we extracted keyframes from each video at regular intervals and then extracted both commonly used features (LBP and HSV) and new image features from each keyframe. A recent study introduced a new image feature that can provide more robust information than existing features even if there are geometric changes to and complex editing of images. We convert a vector set that consists of the extracted features to binary code through a set of hash functions so that the similarity comparison can be more efficient as similar videos are more likely to map into the same buckets. Lastly, we calculate similarity to search for NDVs; we examine the effectiveness of the NDVR system and compare this against previous NDVR systems using the public video collections CC_WEB_VIDEO. The proposed NDVR system's performance is very promising compared to previous NDVR systems.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2599-2613
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• 2015

Multi-index hashing (MIH) is the state-of-the-art method for indexing binary codes, as it di-vides long codes into substrings and builds multiple hash tables. However, MIH is based on the dataset codes uniform distribution assumption, and will lose efficiency in dealing with non-uniformly distributed codes. Besides, there are lots of results sharing the same Hamming distance to a query, which makes the distance measure ambiguous. In this paper, we propose a data-oriented multi-index hashing method (DOMIH). We first compute the covariance ma-trix of bits and learn adaptive projection vector for each binary substring. Instead of using substrings as direct indices into hash tables, we project them with corresponding projection vectors to generate new indices. With adaptive projection, the indices in each hash table are near uniformly distributed. Then with covariance matrix, we propose a ranking method for the binary codes. By assigning different bit-level weights to different bits, the returned bina-ry codes are ranked at a finer-grained binary code level. Experiments conducted on reference large scale datasets show that compared to MIH the time performance of DOMIH can be improved by 36.9%-87.4%, and the search accuracy can be improved by 22.2%. To pinpoint the potential of DOMIH, we further use near-duplicate image retrieval as examples to show the applications and the good performance of our method.