Considering video copy transform diversity, a multi-feature video copy detection algorithm based on a Speeded-Up Robust Features (SURF) local descriptor is proposed in this paper. Video copy coarse detection is done by an ordinal measure (OM) algorithm after the video is preprocessed. If the matching result is greater than the specified threshold, the video copy fine detection is done based on a SURF descriptor and a box filter is used to extract integral video. In order to improve video copy detection speed, the Hessian matrix trace of the SURF descriptor is used to pre-match, and dimension reduction is done to the traditional SURF feature vector for video matching. Our experimental results indicate that video copy detection precision and recall are greatly improved compared with traditional algorithms, and that our proposed multiple features algorithm has good robustness and discrimination accuracy, as it demonstrated that video detection speed was also improved.
내용기반 비디오 복사 검출(content-based video copy detection)은 기존의 워터마킹 방법과 반대의 개념으로서, 비디오 스트림에 독특한 패턴을 첨가하는 워터마킹에 비해, 비디오의 복사본을 검출하기 위해 패턴을 첨가하지 않고 원본 비디오의 내용 기반 특징(content-based signature)을 비교한다. 기존의 일반적인 내용 기반 복사 검출방법은 키 이미지를 선택 한 다음 이미지 정합을 사용하였으나, 본 논문은 비디오 복사검출을 위해 시간에 따른 영상의 변화를 나타내는 모션을 구한다. 이를 각 방향으로 양자화하여 제안한 방향성 히스토그램을 구하면 비디오의 클립은 1차원 그래프 형태로 변환된다. 제안한 알고리즘은 실시간 검색을 위한 인덱스 구성에 적합하고, 비디오 특징의 정합에 의해 움직임 변화가 많은 TV광고 노출 횟수 검색 둥에 유리하다.
비디오 복사 방지(video copy detection)는 기존의 워터마킹 방법과 반대의 개념으로, 비디오 스트림에 독특한 패턴을 첨가하는 워터마킹에 비해, 비디오 복사 방지 기법은 비디오의 복사판을 검출하기 위해 패턴을 첨가하지 않고 비디오의 내용 기반 특징(content-based signature)을 비교한다. 기존의 일반적인 내용 기반 복사 방지방법은 이미지 정합을 사용하였으나, 본 논문은 비디오 복사방지를 위해 가능한 두 가지의 새로운 순서정합(sequence matching) 알고리즘을 제안하고, 기존의 방법 중 칼라 정합 방법과 성능을 비교 분석하였다. 모션, 명암도와 칼라 기반 특징을 복사 방지 관점에서 비교하고, 영화클립에 대해 실험한 결과를 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3520-3537
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2014
Video copy detection methods have emerged in recent years for a variety of applications. However, the lack of efficiency in the usual retrieval systems restricts their use. In this paper, we propose a parallel implementation strategy for content based video copy detection (CBCD) by using a multi-core processor. This strategy can support video copy detection effectively, and the processing time tends to decrease linearly as the number of processors increases. Experiments have shown that our approach is successful in speeding up computation and as well as in keeping the performance.
Due to a number of illegal copied videos, many video content markets have been threatened. Since this copied videos have intercepted the profits of the content holders, content developers lose the will to generate new contents. Therefore, video copy detection approaches have been developed to protect the copyrights of video contents. However, many illegal uploader who generate copied videos used video transformations to avoid video copy detection systems. Among of the video transformations, rotation and flipping did not distorted the quality of video contents. Thus, these two video transformations were adopt to generate copied video. In order to detect rotated or flipping copy videos, rotation and flipping robust region binary pattern (RFR) recently was proposed. But, this RFR has a weakness according to rotated angles. Therefore, in order to overcome this problem, multi region binary patterns are proposed in this paper. The proposed method has the similar performance with the original RFR. But, it showed much higher efficiency for memory spaces.
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.
최근 언제 어디서든 동영상 컨텐츠에 접근할 수 있게 됨으로써 배포된 영상은 쉽게 복사되고, 변형되고 재배포 되어 저작권 보호에 취약하다는 문제점을 내포하고 있다. 따라서 비디오 복사본의 유사도를 검출하고 측정하는 방법들이 요구되어진다. 본 논문에서는 복사본 검출 기술 중 MPEG에서 표준화 한 MPEG-7 Video Signature를 이용하여 다양한 변화를 갖는 동영상에서의 다양한 분별력 분석을 하였다. MPEG-7 Video Signature는 블록기반의 추상화 방식이므로 동영상의 영역 변화에 대해서 취약할 것이라고 가정하고 실험하였다. 분석한 결과 실제로 영역변화에 대해서 일반적으로 일어날 수 있는 강도에서도 매우 취약함을 볼 수 있었다.
본 연구는 현재 디지털 콘텐츠 시장에서 주요 이슈로 거론되고 있는 디지털 동영상 콘텐츠 저작권 보호와 관련된 기술적 접근을 다루고 있다. 오늘날 디지털 동영상 콘텐츠 제작 및 유통이 급증하고 있는 가운데 지적재산권 보호와 관련된 여러 정책적 접근 및 기술적 접근이 이루어지고 있다. 기존의 DRM(Digital Rights Management) 관점의 기술적 접근은 여러 각도에서 이루어져 왔으나 편의성 및 품질 측면에서 한계점 또한 동시에 노출된 것이 사실이다. 본 연구는 기존의 암호화 인증 및 워터마크 기술을 통한 접근보다는 video copy detection 및 contents based copy detection 방식의 하나인 컬러코드(color code) 방식의 기술적 접근 관점에서 접근하고 있다. 특히 본 연구는 국내 영상 시장의 유통 생태계를 고려하여 고품질 방송 동영상 불법유통을 제어할 수 있는 방향에서 본 연구의 기술적 접근을 다루었다.
인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 무분별한 불법 콘텐츠들의 유통으로 인한 저작권 침해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있어, 불법 복제 영상을 검출하는 시스템의 개발이 시급하다. 본 논문에서는 공간영역 상에서 다양하게 변형된 복제 영상과 원본 영상간의 통계적 특성을 이용하여 그 유사도를 측정하고 복제 여부를 판단하는 계층적 구조의 불법 비디오 감식 방법을 제안한다. 영상의 대표적 특성인 휘도 성분에 따라 순위를 매김으로써 공간적 변형에 영향을 받지 않도록 하였으며, 데이터베이스에 저장된 방대한 양의 영상들에 대한 검색시간과 계산량을 줄이기 위해 순위 표본 프레임을 이용하여 유사한 후보 영상군을 추출한다. 이러한 후보 영상군을 대상으로 일반적인 불법 복제 비디오의 형태를 감안하여 각 프레임의 가장자리에 위치한 검은색 영역을 제외함과 동시에 영상의 중앙 영역을 포함하여 통계 검정을 이용함으로써 복제 여부를 판단한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 이전 방법에 비해 순위 표본 프레임의 정확도가 유사하면서 선택된 순위 표본 프레임 수가 약 61% 가량 적게 추출하여 특징 정보에 저장되는 메모리 양을 절약할 수 있었다. 또한 영상의 화질 열화, 대비 변형, 확대 및 축소, 화면비 변환, 자막 삽입 등 다양한 공간적 변형에도 포괄적으로 복제 여부를 판단할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 H.264/AVC 비디오 압축영역에서 비디오 복제 방지기법의 일종인 CBCD(Content Based Copy Detection)에 사용 될 수 있는 비디오 시그너쳐 (Video Signature) 추출 방법을 제안한다. 기존의 비디오 시그너쳐 추출방법은 모두 비디오 공간영 역에서 수행되기 때문에 압축된 비디오 스트립으로부터 시그너쳐를 추출하기 위해서는 비디오를 모두 복호해야 하는 단점을 가지고 있었다. 하지만 제안하는 방법에서는 비디오 압축영역에서 섬네일(Thumbnail)을 빠르게 구성하고 구성된 섬네일을 이용하여 비디오 시그너쳐를 추출하여 이와 같은 단점을 극복하였다. 밝기 순서 정보를 추출하는 실험결과로부터 제안하는 방법은 기존의 방법보다 80.98%의 정확도를 유지하면서 약 2.8배 빠르게 시그너쳐를 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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