This paper proposes new video signature using spatio-temporal information for copy detection. The proposed video copy detection method is based on concentric circle partitioning method for each key frame. Firstly, key frames are extracted from whole video using temporal bilinear interpolation periodically and each frame is partitioned as a shape of concentric circle. For the partitioned sub-regions, 4 feature distributions of average intensity, its difference, symmetric difference and circular difference distributions are obtained by using the relation between the sub-regions. Finally these feature distributions are converted into binary signature by using simple hash function and merged together. For the proposed video signature, the similarity distance is calculated by simple Hamming distance so that its matching speed is very fast. From experiment results, the proposed method shows high detection success ratio of average 97.4% for various modifications. Therefore it is expected that the proposed method can be utilized for video copy detection widely.
In recent years, we can access to video contents anywhere and at any time. Therefore distributed video is easily copied, transformed and republished. Since it brings copyright problem, similarity/duplicate detection and measurement is essential to identify the excessive content duplication. In this paper, we analysed various discernment of video which has been transformed with various ways using MPEG-7 Video Signature. MPEG-7 Video Signature, one of video copy detection algorithms, is block based abstraction. Thus we assume Video Signature is weak for spatial transform. The experiments show that MPEG-7 Video Signature is very weak for spatial transform which could occur general as we have assumed.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.5
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pp.136-144
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2010
Two types of informations are used for content-based video copy detection: spatial information and temporal information. The spatial information means content-based image fingerprint. This image fingerprint must have following characteristic. First, Extraction is simple. Second, pairwise independence for random selected two images. At last, Robust for modifications. This paper proposed image fingerprint method for contents based video copy detection. Proposed method's extraction speed is fast because this method's using block average, first order differentiation and second order differentiation that can be calculated add and minus operation. And it has pairwise independence and robust against modifications. Also, proposed method feature makes binary by comparisons and using coarse to fine structure, so it's matching speed is fast. Proposed method is verified by modified image that modified by VCE7's experimental conditions in MPEG7.
Jeong, Jae Hyup;Lee, Jun Woo;Kang, Jong Wook;Jeong, Dong Seok
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.11
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pp.64-73
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2012
In this paper, we propose a method to search for identical videos. The proposed method is spatio-temporal group feature fingerprinting. Frame of video is extracted from fixed rate method and is partitioned into vertical group and horizontal group. Descriptor is made of each group feature that is extracted from binary fingerprinting. Next, use descriptor of original video to build a two type of fingerprinting database and matching with query video. To efficient and effective video copy detection, method have high robustness, independence, matching speed. In proposed method, group feature have high robustness and independence in variable modification of video. Building a original fingerprinting database is able to fast matching with query video. The proposed method shows performance improvement in variable modifications in comparison to the existing methods. Especially, very singular performance in speed improvement is great advantage of this paper.
This study deals with the technical approach related to the protection of digital video contents copyright, which has currently become a major issue in the digital contents market. With the production and distribution of digital video contents rapidly increasing, various policies and technical approaches are being made in relation to the protection of intellectual property rights. The technical approach from a DRM (Digital Rights Management) perspective was made from various angles, but its limitations have also been exposed in terms of convenience and quality. In this study, rather than the existing encoding certification and watermark technologies, it introduces technical approaches from a content-based copy detection method, while suggesting a copy detection method using the representative color sequence. In particular, this study takes into consideration the distribution environment of the domestic video market and deals with the technical approach in a direction that can control the illegal distribution of high quality videos.
Due to the advent of presumer and digital production of moving picture, a lot of UCC has been generated by editing the previous moving pictures in various way. It causes a lot of problems on copyright, duplication, and content. In reorganizing the contents, it is necessary to increase productivity and reusability by managing production pipeline systematically through the standardization of moving picture content. For this purpose, we try to develop the moving picture content management system that can manage all kinds of information on the production pipeline, based on SCORM of e-learning by considering production, publication and re-editing. Using the meta-data of content object, user and producer can easily search and reuse the contents. Hence, they can choose the contents object according to their preference and reproduce their own creative UCC by reorganizing and packaging the selected objects. The management of copyright by the unit of scene would solve the problem of copyright. The sequencing technique of SCORM as an interactive storytelling method makes it possible to produce individual contents by user's preference.
This paper presents a video copy detection algorithm that blocks online transfer of illegally copied DTV broadcast programs. Particularly, the proposed algorithm establishes a set of keyframes by detecting abrupt changes of luminance, and then exploits the spatio-temporal features of keyframes. Comparing with the preregistered features stored in the database of DTV broadcast programs, the proposed scheme performs a function of video filtering in order to distinguish whether an uploaded video is illegally copied or not. Note that we analyze only a set of keyframes instead of an entire video frame. Thus, it is highly efficient to identify illegal copied video when we deal with a vast size of broadcast programs. Also, we confirm that the proposed technique is robust to a variety of video edit-effects that are often applied by online video redistribution, such as apsect-ratio change, logo insertion, caption insertion, visual quality degradation, and resolution change (downscaling). In addition, we perform a benchmark test in which the proposed scheme outperforms previous techniques.
인터넷의 광범위 한 보급에 따라 네트워크를 이용한 멀티미디어 컨텐츠(정지영상, 동영상, 오디오 등)의 유통·판매가 본격화되고 있다 그러나 멀티미디어 컨텐츠는 컴퓨터 상에서 모든 작업(작성ㆍ편집·복사·배포 등)이 수행되고 또 그 취급이 용이하기 때문에 위법임에도 불구하고 무단으로 복제되기 쉬운 저작권 보호의 문제가 심각한 실정이다. 이와 같이 취급이 용이한 멀티미디어 컨텐츠의 불법복제에 대응하기 위한 저작권보호 기술로서 디지털 워터마킹(digital watermarking)이 주목되고 있다.(중략)
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.3
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pp.532-543
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2003
In this paper, we proposed structure of a reversible discrete-time cellular neural network (DTCNN) for labeling digital images to protect copylight. First, we present the concept and the structure of reversible DTCNN, which can be used to generate 2D binary pseudo-random images sequences. We presented some, output examples of different kinds of reversible DTCNNs to show their complex behaviors. Then both the original image and the copyright label, which is often another binary image, are used to generate a binary random key image. The key image is then used to scramble the original image. Since the reversibility of a reversible DTCNN, the same reversible DTCNN can recover the copyright label from a labeled image. Due to the high speed of a DTCNN chip, our method can be used to label image sequences, e.g., video sequences, in real time. Computer simulation results are presented.
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.
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