다양한 IT 기술의 발전으로 동영상 데이터의 사용이 폭발적으로 증가하면서 중복 동영상 또한 증가하게 되었다. 원본 동영상에 여러 종류의 변환을 가하여 생성된 중복 동영상들은 저작권 침해 및 동영상 관리와 검색 시 정확도를 떨어뜨리고 작업 시간을 증가시키는 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 블록 히스토그램 기반의 특징 추출과 동적 매칭을 사용하여 빠르게 중복 동영상을 검출하는 방법을 제안한다. 다양한 변환에 강인하도록 블록 단위로 시간적 히스토그램을 특징 벡터로 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 두 개의 동영상 데이터 집합을 사용하여 중복 동영상 검출, 중복 동영상 클러스터링, 속도 평가 등의 실험을 수행한 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법들보다 우수한 정확도를 나타내고 매칭 작업에서 약 5배 빠른 속도로 처리되는 것을 확인하였다.
The use of multimedia data is sharply increasing according to the development of various IT technologies. Especially as the use of video increases exponentially, the video copy causes lower accuracy and demands more time for video management and video search. In this paper, we proposed the real-time video copy detection based on block histogram and dynamic matching. We extracted block histogram as feature vector for the various transformations. Moreover, dynamic matching method for faster and more accurate video matching was suggested. Two video data sets were used to evaluate the proposed method and it showed higher performances than previous work. Specifically, the proposed dynamic matching method is 5 times faster working speed and excellent accuracy.
