Обнаружение копирования видео - Video copy detection - Wikipedia

Обнаружение копирования видео это процесс обнаружения незаконно скопированные видео анализируя их и сравнивая с исходным содержанием.

Цель этого процесса - защитить создателя видео интеллектуальная собственность.

История

Indyk et al.^[1] разработал теорию обнаружения копии видео, основанную на длине фильма; однако это работало только для целых фильмов без изменений. Применительно к коротким клипам видео метод Idynk et al. Не определяет, что клип является копией.

Потом,^{[когда? ]} Oostveen et al. представил концепцию отпечаток пальца, или же хэш-функция, который создает уникальную подпись видео на основе его содержимого. Этот отпечаток основан на длине видео и яркости, определяемой путем разделения его на сетку. Отпечаток пальца нельзя использовать для воссоздания исходного видео, потому что он описывает только определенные особенности соответствующего видео.

Некоторое время назад,^{[когда? ]} B.Coskun et al. представили два надежных алгоритма на основе дискретное косинусное преобразование.

Хампапур и Балле создали алгоритм, создающий глобальное описание фрагмента видео на основе движения, цвета, пространства видео и т.д.^{[требуется разъяснение ]} и длина.

Считалось, что смотреть на уровни цвета изображения, и по этой причине Li et al. создал алгоритм, который проверяет цвета клипа, создавая двоичную подпись, полученную из гистограммы каждого кадра.^{[требуется разъяснение ]} Однако этот алгоритм возвращает противоречивые результаты в тех случаях, когда логотип добавляется к видео, потому что вставка цветных элементов логотипа добавляет ложную информацию, которая может запутать систему.

Методы

Изображение с водяным знаком

Водяные знаки

Водяные знаки используются для добавления невидимого сигнала в видео, чтобы облегчить обнаружение нелегальных копий. Этот метод широко используется фотографы. Размещение водяного знака на видео таким образом, чтобы аудитория могла его легко увидеть, позволяет создателю контента легко определять, скопировано ли изображение.

Ограничение водяных знаков заключается в том, что если исходное изображение не снабжено водяными знаками, то невозможно узнать, являются ли другие изображения копиями.

Подпись на основе содержимого

Обнаружение копии видео.

В этом методе уникальная подпись создается для видео на основе содержимого видео. Обнаружение различных видео копий алгоритмы существуют, которые используют особенности содержания видео для присвоения видео уникального отпечаток пальца. Отпечаток пальца можно сравнить с отпечатками пальцев других видеороликов, хранящихся в база данных.

Этот тип алгоритма имеет существенную проблему: если различные аспекты содержимого видео схожи, алгоритму трудно определить, является ли рассматриваемое видео копией оригинала или просто похожим на него. В таком случае (например, два разных выпуски новостей ), алгоритм может вернуть, что рассматриваемое видео является копией.

Алгоритмы

Ниже приведены некоторые алгоритмы и методы, предлагаемые для обнаружения копии видео.

Глобальные дескрипторы

Глобальный временный дескриптор

В этом алгоритме глобальная интенсивность определяется как сумма всех интенсивностей всех пикселей, взвешенных по всему видео. Таким образом, идентичность выборки видео может быть построена на основе длины видео и интенсивности пикселей во всем.

Глобальная интенсивность в) определяется как:

${ Displaystyle а (т) = сумма _ {я = 1} ^ {N} К (я) (я (я, т-1)) ^ {2}}$

Где k - вес изображения, я это изображение, а N количество пикселей в изображении.

Дескриптор глобального порядкового измерения

В этом алгоритме видео делится на N блоки, отсортированные по уровень серого. Тогда можно создать вектор описывающий средний уровень серого каждого блока.

С этими средними уровнями можно создать новый вектор S (т), подпись видео:

${ Displaystyle S (т) = (r_ {1}, r_ {2}, cdots, r_ {N})}$

Для сравнения двух видео алгоритм определяет D (т) представляя сходство между ними.

${ displaystyle D (t) = { frac {1} {T}} sum _ {1 = t - { frac {T} {2}}} ^ {t + { frac {T} {2}} } { begin {vmatrix} R (i) -C (i) end {vmatrix}}}$

Значение, возвращаемое D (т) помогает определить, является ли рассматриваемое видео копией.^{[требуется разъяснение ]}

Порядковые и временные дескрипторы

Этот метод был предложен L.Chen и F. Stentiford. Измерение несходства производится путем объединения двух вышеупомянутых алгоритмов, Глобальные временные дескрипторы и Дескрипторы глобальных порядковых измерений, в время и место.^{[требуется разъяснение ]}

Локальные дескрипторы

AJ

Описанный А. Джоли и др., Этот алгоритм является усовершенствованием детектора точек интереса Харриса.^{[требуется разъяснение (что это?)]} Этот метод предполагает, что во многих видеороликах значительное количество кадров почти идентично, поэтому более эффективно тестировать не каждый кадр, а только те, которые изображают значительное количество движения.

ViCopT

ViCopT использует точки интереса каждого изображения для определения подписи всего видео. В каждом изображении алгоритмы идентифицируют и определяют две части: фон, набор статических элементов во временной последовательности, а движение, постоянные точки, меняющие положение на протяжении всего видео.

Интересные точки пространства-времени (STIP)

Этот алгоритм был разработан И. Лаптевым и Т. Линдебергом. Он использует технику точек интереса по пространству и времени для определения подписи видео и создает 34-ю позицию.измерение вектор, в котором хранится эта подпись.^{[требуется разъяснение ]}

Демонстрация алгоритмов

Существуют алгоритмы обнаружения копии видео, которые используются сегодня. В 2007 году была проведена презентация, известная как Понимание мультимедиа через семантику, вычисления и обучение (MUSCLE), который тестировал алгоритмы обнаружения копии видео на различных выборках видео - от домашних видеозаписей до сегментов телешоу продолжительностью от одной минуты до одного часа.