웹 상의 출판이 보편화 될수록 많은 데이터의 내용물들이 압축, 포맷, 편집 등 변형된 상태로 중복해서 존재하게 된다. 이러한 유사한 데이터들은 검색 시 속도나 검색률 등에 문제를 야기 시킬 수도 있으며, 반면에 특정 사이트에 문제가 발생할 경우 다른 사이트의 중복된 데이터를 제공해 줄 수도 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 대규모 데이터베이스 상에 존재하는 비디오들 중에서 유사한 데이터들에 대한 정보를 사전에 감지할 수 있는 효율적인 방법을 제안한다. 본 연구에서는 비디오들을 직접 비교하는 대신 비디오를 대표하는 요약 비디오 영상을 만들고, 주성분 분석(PCA-principle component analysis) 기법을 적용하여 저차원 특징벡터 상에 군집화를 통해 유사 비디오들을 검출하였다. 실험을 통하여 제안하는 방법의 효율성과 정확성이 우수함을 보였다.
With ever more popularity of video web-publishing, popular content is being compressed, reformatted and modified, resulting in excessive content duplication. Such overlapped data can cause problem of search speed and rate of searching. However, duplicated data on other site can provide alternatives while specific site cause problem. This paper proposes the efficient method, for retrieving. similar video data in large database. In this research we have used the method to compare summarized video image instead of the raw video data, and detected similar videos through clustering in that dimension feature vector through PCA(principle component analysis). We show that our proposed method is efficient and accurate through our experiment.
