• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.410-413
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• 2012

최근 많은 복제된 비디오들이 YouTube 등과 같은 비디오 포탈을 통해 유포되고 있다. 이는 명백한 저작권 위반과 서버 및 네트워크 과부화를 가져오기 때문에 복제된 비디 오를 검출하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 중에서 비디오 단면도를 활용하여 시 간적인 변화를 특징으로 추출하는 방법들이 연구되었다. 그러나 현재 비디오의 프레임 간에 변화(차이) 정도가 복제 비디오 검출에 어느 정도 영향을 주는지에 대한 연구가 부족하다. 본 논문에서는 시간적 변화 크기에 따른 복제 비디오 검출 성능이 어떻게 변화하는지에 대한 연구를 TRECVID 2009 비디오를 기반으로 실험을 진행하였다. 본 논문의 실험에서는 프레임 간의 시간적 변화가 클수록 판별의 정확성도 향상되는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.2
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• pp.113-121
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• 2012

In this paper, we proposed fast and efficient algorithm for detecting near-duplication based on content based retrieval in large scale video database. For handling large amounts of video easily, we split the video into small segment using scene change detection. In case of video services and copyright related business models, it is need to technology that detect near-duplicates, that longer matched video than to search video containing short part or a frame of original. To detect near-duplicate video, we proposed motion distribution and frame descriptor in a video segment. The motion distribution descriptor is constructed by obtaining motion vector from macro blocks during the video decoding process. When matching between descriptors, we use the motion distribution descriptor as filtering to improving matching speed. However, motion distribution has low discriminability. To improve discrimination, we decide to identification using frame descriptor extracted from selected representative frames within a scene segmentation. The proposed algorithm shows high success rate and low false alarm rate. In addition, the matching speed of this descriptor is very fast, we confirm this algorithm can be useful to practical application.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.219-222
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• 2008

본 논문은 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 명암도에 따라 순위를 매김으로써 공간적 변형에 영향을 받지 않도록 하였으며, 데이터베이스에 저장된 방대한 양의 영상들에 대한 검색 시간과 계산량을 줄이기 위해 순위 표본 프레임을 이용하여 유사한 후보 영상군을 추출한다. 이러한 후보 영상군을 대상으로 일반적인 불법복제 비디오의 형태를 감안하여 각 프레임의 중앙 영역을 포함하여 통계 검정을 이용함으로써 복제 여부를 판단한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존 방법과 유사한 정확도를 보이며 동시에 선택된 순위 표본 프레임 수는 약 50% 가량 적게 추출되어 검색 시간과 계산량이 감소하였다. 또한 영상의 화질 열화, 대비 변형, 확대 및 축소, letterbox 등 다양한 공간적 변형에도 포괄적으로 복제 여부를 판단할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.