인터넷의 주요 컨텐츠 유형이 문자에서 사진과 동영상으로 발전함에 따라, 동영상을 공유할 수 있는 동영상 검색 서비스가 확산되고 있으며, 이와 함께 유사 동영상으로 인한 효율성 저하 등 다양한 문제가 대두되었다. 본 논문에서는 이러한 문제의 해결을 위해, 내용 기반의 유사 동영상 검출 방법을 제안한다. 다양한 변환에 강인하고 실시간으로 검출 가능한 유사 동영상 검출 알고리즘을 목표로, 동영상의 시공간 변화 특성을 반영한 블록 차이 기반의 특정 추출 방법을 제안한다. 또한 다양한 길이의 동영상을 고려한 유사 동영상 검출 방법 및 유사 동영상 클러스터링 방법을 제안한다. 제안한 방법에 대하여 VIREO 실험 데이터를 이용하여 기존 연구와의 비교 실험을 수행하였으며, 정확성과 처리 시간에 대한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.
As the increasing of the sharing and search services for video, a major content type of Internet has been shifted to multimedia such as photo and video. And with the rapid increasing of videos, the duplicated videos problem has become an important aspect for efficiency of services. In this paper, we propose a content based near-duplicate video detection method to solve the problem. We propose a feature extraction method using block difference that can consider spatio-temporal variations of video. Proposed feature extraction method is robust to various transformations and can detect near-duplicate video in real-time. We propose a video matching method and clustering method for various length videos. In experiment, we perform experiment with VIREO dataset for comparison with other algorithms. We verified the performance of proposed method by performing the experiment for accuracy and speed.
