KR20130119781A - 비디오 중복 검출 장치 및 방법 - Google Patents

비디오 중복 검출 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20130119781A
KR20130119781A KR1020120042845A KR20120042845A KR20130119781A KR 20130119781 A KR20130119781 A KR 20130119781A KR 1020120042845 A KR1020120042845 A KR 1020120042845A KR 20120042845 A KR20120042845 A KR 20120042845A KR 20130119781 A KR20130119781 A KR 20130119781A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
video
feature
frames
coded
value
Prior art date
Application number
KR1020120042845A
Other languages
English (en)
Inventor
이정호
서용석
김정현
박지현
서영호
윤영석
이상광
이승재
김성민
유원영
Original Assignee
한국전자통신연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to KR1020120042845A priority Critical patent/KR20130119781A/ko
Publication of KR20130119781A publication Critical patent/KR20130119781A/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/45—Management operations performed by the client for facilitating the reception of or the interaction with the content or administrating data related to the end-user or to the client device itself, e.g. learning user preferences for recommending movies, resolving scheduling conflicts
    • H04N21/458—Scheduling content for creating a personalised stream, e.g. by combining a locally stored advertisement with an incoming stream; Updating operations, e.g. for OS modules ; time-related management operations
    • H04N21/4586—Content update operation triggered locally, e.g. by comparing the version of software modules in a DVB carousel to the version stored locally

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명은 비디오 중복 검출 장치로, 입력된 비디오를 디코딩하여 시간에 따라 연속적인 프레임들로 구성하는 프레임 구성부와, 상기 프레임 구성부에서 구성된 프레임들로부터 해당 비디오의 특징을 추출하여 코드화하는 특징 추출부와, 하나 이상의 비디오의 코드화된 특징을 저장하는 데이터베이스와, 상기 특징 추출부에 의해 코드화된 입력 비디오의 코드화된 특징과 동일한 코드화된 특징을 가지는 비디오가 상기 데이터베이스로부터 검출되는지에 따라 비디오의 중복 여부를 판단하는 특징 정합부와, 상기 특징 정합부에 의해 입력 비디오가 중복된 것으로 판단되는 경우 중복된 비디오들 중 하나를 제외한 나머지들을 제거하는 중복 비디오 제거부를 포함한다.

Description

비디오 중복 검출 장치 및 방법{Apparatus and Method for Detecting Video Copy}
본 발명은 복제 검출 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 대용량 데이터 저장 환경에서 중복된 비디오를 신속히 검출하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
통신환경과 디지털 기기의 발달은 디지털 콘텐츠의 폭발적 수요를 창출하고 있다. 특히 스마트 모바일 단말을 위한 서비스들이 증가되면서 저성능과 저용량의 저장 장치를 가진 기기에서도 콘텐츠를 감상할 수 있는 서비스들이 늘어나고 있다.
대표적인 서비스의 예로 유투브와 같은 동영상 공유 사이트나 iCloud 등의 클라우드 서비스를 들 수 있다. 이러한 서비스는 대용량의 데이터베이스를 구축하여 안정적인 전송 환경과 다수의 사용자들이 접근할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다.
그런데, 이와 같은 다수의 사용자가 접근 가능한 시스템에서, 다수의 사용자가 동일한 데이터를 업로드하는 경우가 빈번하게 발생한다. 즉, 불필요한 데이터 중복이 발생되는 것이다. 데이터베이스는 저장하는 데이터의 용량이 증가됨에 따라 유지 및 관리 비용이 기하급수적으로 증가하는데, 이러한 데이터 중복은 데이터베이스의 유지 및 관리 비용을 증가시키는 요인이 되고 있다.
따라서, 중복 데이터를 찾아서 제거하거나, 사용자가 데이터를 업로드하기 전에 중복 여부를 미리 파악을 할 수 있다면 데이터베이스 뿐만 아니라 데이터 전송에 필요한 네트워크 자원까지 절약될 수 있다.
현재 대용량 스토리지 서버에서 사용하는 중복 제거 기술은 완벽하게 동일한 데이터를 중복을 검출하는 것이 대부분이다. 그런데, 멀티미디어 콘텐츠의 경우 완벽하게 동일한 파일은 아니라고 할지라도, 그 콘텐츠가 동일한 경우가 많다. 예컨대, 비디오의 경우 압축 코덱(DivX, H264 등) 및 파일형식(AVI, MKV 등)에 따라 파일의 크기가 달라져서 동일한 파일이라고 할 수는 없지만, 그 내용은 동일한 경우가 많다.
이러한 유사 비디오 검색을 위해 핑거프린트 기술이 사용되고 있는데, 핑거프린트 기술은 콘텐츠의 특징을 표시하는 서술자를 이용하여 해당 콘텐츠의 형태를 부호화하는 방법으로 비디오 검색, 광고 검출 등의 다양한 분야에 사용되고 있으며 이를 위해 많은 특허가 등록 및 출원되어 있는 상태이다.
그러나, 기존의 핑거프린트 기술은 동일한 내용을 가진 비디오를 찾는 것뿐 만이 아니라 비디오의 편집된 일부분을 검색하는 기능까지 포함하고 있어 검색 및 매칭 방법이 복잡하고, 검색을 위한 특징을 추출하는 과정이 단순하지 않아, 연산량 및 시간이 증가될 수 있다.
본 발명은 적은 연산량으로 비디오 콘텐츠의 중복을 검출하는 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명은 신속히 비디오 콘텐츠를 중복을 검출하는 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명은 비디오 중복 검출 장치로, 입력된 비디오를 디코딩하여 시간에 따라 연속적인 프레임들로 구성하는 프레임 구성부와, 상기 프레임 구성부에서 구성된 프레임들로부터 해당 비디오의 특징을 추출하여 코드화하는 특징 추출부와, 하나 이상의 비디오의 코드화된 특징을 저장하는 데이터베이스와, 상기 특징 추출부에 의해 코드화된 입력 비디오의 코드화된 특징과 동일한 코드화된 특징을 가지는 비디오가 상기 데이터베이스로부터 검출되는지에 따라 비디오의 중복 여부를 판단하는 특징 정합부와, 상기 특징 정합부에 의해 입력 비디오가 중복된 것으로 판단되는 경우 중복된 비디오들 중 하나를 제외한 나머지들을 제거하는 중복 비디오 제거부를 포함한다.
본 발명은 하나 이상의 비디오를 저장하는 데이터베이스를 가지는 장치에서의 비디오 중복 검출 방법으로, 입력된 비디오를 디코딩하여 시간에 따라 연속적인 프레임들로 구성하는 단계와, 상기 구성된 프레임들로부터 해당 비디오의 코드화된 특징을 추출하는 단계와, 상기 코드화된 입력 비디오의 코드화된 특징과 동일한 코드화된 특징을 가지는 비디오가 상기 데이터베이스로부터 검출되는지에 따라 비디오의 중복 여부를 판단하는 단계와, 상기 입력 비디오가 중복된 것으로 판단되는 경우 중복된 비디오들 중 하나를 제외한 나머지들을 제거하는 단계를 포함한다.
본 발명은 주어진 비디오 콘텐츠를 대표할 수 있는 특징을 추출하여 해당 비디오와 내용적으로 동일한 비디오 콘텐츠를 검출할 수 있는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 간단한 특징 추출방법과 추출된 특징을 정해진 길이의 코드로 표현함으로써 기존의 방법에 비해 특징 추출에 걸리는 시간이 절약되며, 고속으로 추출된 특징을 비교하여 내용이 중복된 비디오를 검출할 수 있어서 대용량 데이터베이스를 관리하고 자원을 절약하는데 용이하다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 비디오 중복 검출 장치의 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 특징 추출부의 상세 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 선택된 프레임들의 특정 성분에 대한 평균값의 일 예를 도시한 그래프이다.
도 4는 도 3의 그래프가 적응적 양자화된 그래프이다.
도 5는 도 4에 도시된 그래프가 모폴로지 연산에 의해 변형된 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 비디오 중복 검출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 도 6에 도시된 620 단계를 상세히 설명하기 위한 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 기술되는 바람직한 실시 예를 통하여 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 기술하기로 한다.
본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명 실시 예들의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
명세서 전반에 걸쳐 사용되는 용어들은 본 발명 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 사용자 또는 운용자의 의도, 관례 등에 따라 충분히 변형될 수 있는 사항이므로, 이 용어들의 정의는 본 발명의 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 비디오 중복 검출 장치의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 비디오 중복 검출 장치는 프레임 구성부(110), 특징 추출부(120), 특징 정합부(130), DB(140) 및 중복 비디오 제거부(150)를 포함한다.
프레임 구성부(110)는 사용자가 새롭게 업로드한 비디오를 입력받아 시간에 따라 연속적인 프레임들 시퀀스로 구성한다. 비디오는 다수의 파일형식 및 코덱으로 구성될 수 있으므로, 프레임 구성부(110)에서 이를 디코딩하여 개별 프레임의 시퀀스로 구성하게 된다.
특징 추출부(120)는 프레임 구성부(110)에서 구성한 프레임들으로부터 해당 비디오의 특징을 추출하여 코드화하는데, 이에 대해서는 하기에서 도 2를 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
특징 정합부(130)는 특징 추출부(120)에 의해 코드화된 입력 비디오의 특징과 DB(140)에 저장되어 있는 하나 이상의 비디오의 코드화된 특징을 비교한다. 즉, 입력 비디오의 코드화된 특징과 저장되어 있는 비디오의 코드화된 특징의 일치 정도를 수치화하고, 수치화된 일치 정도가 미리 설정된 임계치 이상인지를 판단하여, 임계치 이상인 비디오가 검출되는지에 따라 비디오 중복 여부를 판단한다. 그리고, 판단 결과 정보를 중복 비디오 제거부(150)에 전달한다.
DB(140)는 공유사이트 및 클라우드 서비스 제공자가 제공하게 될 원본 비디오를 저장하는 데이터베이스이다. 각각의 비디오를 부호화한 코덱 및 파일형식은 서로 상이할 수 있다.
중복 비디오 제거부(150)는 입력된 비디오와 일치하는 비디오가 DB(140)에 존재할 경우, 즉, 특징 정합부(130)에서 판단된 결과가 중복된 것으로 판단되는 경우 중복된 비디오들 중 하나만 남기고 나머지들은 제거한다. 이때, 화질 또는 관리자의 설정 정보에 따라, 화질이 가장 좋은 것만 남기고 나머지는 제거한다.
도 2는 도 1에 도시된 특징 추출부의 상세 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 특징 추출부(120)는 프레임 정규화부(121), 성분 분리부(122), 평균값 산출부(123), 중심값 산출부(124), 적응적 양자화부(125), 모폴로지부(126) 및 코드 생성부(127)을 포함한다.
프레임 정규화부(121)는 시간을 기준으로 프레임율을 정규화하고 특징을 추출할 하나 이상의 프레임들을 선택한다. 비디오는 특성상 연속적인 프레임들에서 동일한 장면이 반복되므로, 특징 추출시 반복 데이터로 인해 불필요한 연산이 발생될 수 있다. 이러한 불필요한 연산을 방지하기 위해, 프레임 정규화부(121)는 시스템 설정에 따라 소정 시간 간격을 가지는 프레임들만을 선택한다. 이때, 비디오를 인코딩한 환경에 따라 프레임율이 다를 수 있으므로 시간을 기준으로 프레임율을 정규화하고 특징을 추출할 프레임을 선택한다.
성분 분리부(122)는 프레임 정규화부(121)에 의해 선택된 프레임들 각각에 대해 특징 추출을 위해 특정 성분을 분리해낸다. 즉, 프레임은 컬러 성분을 모두 가지고 있는데, 일반적으로 디지털 영상은 RGB 또는 YCbCr 형태로 컬러가 구분될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따라, 성분 분리부(122)는 YCbCr 형태의 표현방식에서 Y에 해당하는 밝기성분(Luminance)만을 분리해낸다.
평균값 산출부(123)는 입력된 비디오를 대표할 수 있는 특징을 생성하기 위해, 상기 선택된 프레임들 각각에 포함되는 화소 전체의 특정 성분에 대한 화소값들의 평균값을 계산한다. 즉, 각 화소들이 가지는 밝기값들의 평균값을 계산한다. 평균값은 프레임당 하나의 값으로 계산되기 때문에 화면의 크기나 비율 변화에 무관하게 균일한 값을 가진다.
도 3은 선택된 프레임들의 특정 성분에 대한 평균값의 일 예를 도시한 그래프이다.
도 3에서 가로축은 프레임 순서(시간)이고, 세로축은 각각의 프레임에서 계산된 평균값으로 0부터 255 사이의 값을 가질 수 있다.
중심값 산출부(124)는 평균값 산출부(123)에 의해 계산된 평균값의 최대값과 최소값을 파악하고, 이로부터 중심값을 계산한다. 디지털 영상의 특징에 따라 최대값은 255 이하가 되며, 최소값은 0 이상이 된다. 중심값을 산출하는 이유는 동일한 내용의 비디오라고 해도 인코딩된 환경에 따라 밝기값이 달라질 수 있지만, 시간 흐름에 따른 상대적인 변화의 정도는 일정하기 때문이다.
적응적 양자화부(125)는 전술한 평균값의 최대값, 최소값 및 중심값을 기반으로 시스템에서 미리 설정된 소정 갯수로 평균값을 양자화한다. 이를 통해 도 3에 도시된 바와 같은 평균값 그래프에서 고주파 성분들이 제거되어 코드화가 보다 용이해지도록 할 수 있다. 또한, 외적인 요인에 의해 비디오 전체의 밝기값이 변한 경우에도 동일한 내용을 가지고 있는 비디오를 검출하기 위함이다.
한편, 양자화가 된 평균값은 양의 값만을 가지게 되는데, 적응적 양자화부(125)는 평균값의 중심값에 해당하는 양자화 값을 기준으로 나머지 양자화된 평균값을 양과 음의 형태로 표현한다.
도 4는 도 3의 그래프가 적응적 양자화된 그래프이다.
도 4를 참조하면, 도 3에 도시된 고주파 성분이 제거되었을 뿐만 아니라, 평균값의 중심값을 기준으로 평균값들이 양과 음의 값을 갖게 됨을 알 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 모폴로지부(126)는 적응적 양자화부(125)에 의한 양자화된 평균값들 중에서 단기적으로 급작스런 변화를 보이는 평균값을 처리한다.
즉, 도 4의 그래프를 참조하면, 그래프의 후반부의 평균값이 이웃한 평균값과 비교해서 단기적으로 급작스런 변화됨을 알 수 있다. 모폴로지부(126)는 이러한 급작스럽게 변화하는 평균값들을 1차원 Erosion 및 Dilation 모폴로지 연산을 수행하여 처리한다. 이때 시스템에서 설정한 길이 X에 해당하는 모폴로지 필터를 사용한다.
도 5는 도 4에 도시된 그래프가 모폴로지 연산에 의해 변형된 그래프이다.
도 5를 참조하면, 도 4의 그래프에서 단기적으로 급작스런 변화를 보이던 평균값들이 이웃한 평균값으로 대체됨을 알 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 코드화부(127)는 도 5에 도시된 바와 같은 모폴로지 연산을 거친 평균값들을 이진화된 코드로 표현한다.
이진 코드는 특징값을 프레임의 시간 순서에 따라 연속적으로 표현하는데, 일 예로 양자화된 평균값을 그대로 사용할 수도 있고, 다른 예로 비교 과정에서 차이값 측정이 편리하도록 평균값을 그레이코드와 같은 형태로 변형시켜 사용할 수도 있다. 이때, 코드의 길이는 비디오의 길이에 비례하여 증가하므로 특징 정합부(130)는 코드의 길이로 1차적인 중복 여부를 판단할 수도 있다.
다음으로 전술한 바와 같은 장치에 의한 비디오 중복 검출 방법을 도 6 및 도 7을 참조하여 설명하기로 한다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 비디오 중복 검출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 1을 참조하면, 610 단계에서 사용자가 새롭게 업로드한 비디오가 입력됨에 따라, 시간에 따라 연속적인 프레임들 시퀀스로 구성된다. 620 단계에서 상기 구성된 프레임들으로부터 해당 비디오의 특징이 추출되어 코드화되는데, 이에 대해서는 하기에서 도 7을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
630 단계에서 코드화된 입력 비디오의 특징과 이미 저장되어 있는 하나 이상의 비디오의 코드화된 특징이 비교된다. 즉, 입력 비디오의 코드화된 특징과 저장되어 있는 비디오의 코드화된 특징의 일치 정도를 수치화되고, 수치화된 일치 정도가 미리 설정된 임계치 이상인지의 여부에 따라 비디오 중복 여부가 판단된다.
상기 630 단계에서 입력된 비디오와 일치하는 비디오가 존재할 경우, 640 단계에서 중복된 비디오들 중 하나만 남기고 나머지들은 제거된다. 이때, 화질 또는 관리자의 설정 정보에 따라, 화질이 가장 좋은 것을 제외한 나머지는 제거된다.
도 7은 도 6에 도시된 620 단계를 상세히 설명하기 위한 순서도이다.
도 7을 참조하면, 621 단계에서 시간을 기준으로 프레임율이 정규화되고 특징을 추출할 하나 이상의 프레임들이 선택된다. 이때, 시스템 설정에 따라 소정 시간 간격을 가지는 프레임들만이 선택된다.
622 단계에서 선택된 프레임들 각각에 대해 특징 추출을 위해 특정 성분이 분리된다. 즉, 프레임은 컬러 성분을 모두 가지고 있는데, 일반적으로 디지털 영상은 RGB 또는 YCbCr 형태로 컬러가 구분될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따라, YCbCr 형태의 표현방식에서 Y에 해당하는 밝기성분(Luminance)만을 분리된다.
623 단계에서 입력된 비디오를 대표할 수 있는 특징을 생성하기 위해, 상기 선택된 프레임들 각각에 포함되는 화소 전체의 특정 성분에 대한 화소값들의 평균값이 계산된다. 즉, 각 화소들이 가지는 밝기값들의 평균값이 계산된다. 평균값은 프레임당 하나의 값으로 계산되기 때문에 화면의 크기나 비율 변화에 무관하게 균일한 값을 가진다.
624 단계에서 상기 평균값의 최대값과 최소값을 파악되고, 이로부터 중심값이 계산된다. 이때, 디지털 영상의 특징에 따라 최대값은 255 이하가 되며, 최소값은 0 이상이 된다.
625 단계에서 전술한 평균값의 최대값, 최소값 및 중심값을 기반으로 시스템에서 미리 설정된 소정 갯수로 평균값을 양자화한다. 이를 통해 도 3에 도시된 바와 같은 평균값 그래프에서 고주파 성분들이 제거되어 코드화가 보다 용이해지도록 할 수 있다. 한편, 양자화가 된 평균값은 양의 값만을 가지게 되는데, 625 단계에서 평균값의 중심값에 해당하는 양자화 값을 기준으로 나머지 양자화된 평균값을 양과 음의 형태로 표현될 수 있다.
626 단계에서 양자화된 평균값들 중에서 단기적으로 급작스런 변화를 보이는 평균값이 처리되는데, 1차원 Erosion 및 Dilation 모폴로지 연산이 수행될 수 있다. 이로써, 단기적으로 급작스런 변화를 보이던 평균값들이 이웃한 평균값으로 대체될 수 있다.
627 단계에서 모폴로지 연산을 거친 평균값들이 이진화된 코드로 표현될 수 있다. 이진 코드는 특징값을 프레임의 시간 순서에 따라 연속적으로 표현하는데, 일 예로 양자화된 평균값을 그대로 사용할 수도 있고, 다른 예로 비교 과정에서 차이값 측정이 편리하도록 평균값을 그레이코드와 같은 형태로 변형시켜 사용할 수도 있다. 이때, 코드의 길이는 비디오의 길이에 비례하여 증가하므로 도 6의 640 단계에서 코드의 길이로 1차적인 중복 여부가 판단될 수도 있다.

Claims (17)

  1. 입력된 비디오를 디코딩하여 시간에 따라 연속적인 프레임들로 구성하는 프레임 구성부와,
    상기 프레임 구성부에서 구성된 프레임들로부터 해당 비디오의 특징을 추출하여 코드화하는 특징 추출부와,
    하나 이상의 비디오의 코드화된 특징을 저장하는 데이터베이스와,
    상기 특징 추출부에 의해 코드화된 입력 비디오의 코드화된 특징과 동일한 코드화된 특징을 가지는 비디오가 상기 데이터베이스로부터 검출되는지에 따라 비디오의 중복 여부를 판단하는 특징 정합부를 포함함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 특징 정합부에 의해 입력 비디오가 중복된 것으로 판단되는 경우 중복된 비디오들 중 하나를 제외한 나머지들을 제거하는 중복 비디오 제거부를 포함함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 장치.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 특징 추출부는
    시간을 기준으로 프레임율을 정규화하고, 상기 프레임들 중 특징을 추출할 하나 이상의 프레임을 선택하는 프레임 정규화부와,
    상기 선택된 프레임들 각각에 대해 특정 성분을 분리해는 성분 분리부와,
    상기 선택된 프레임들 각각에 포함되는 특정 성분에 대한 화소값들의 평균값을 계산하는 평균값 산출부와,
    상기 평균값들을 코드화하여 출력하는 코드 생성부를 포함함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 장치.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 프레임 정규화부는
    일정 시간 간격을 가지는 소정 갯수의 프레임들을 선택함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 장치.
  5. 제 3항에 있어서, 상기 성분 분리부는
    밝기 성분을 분리해냄을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 장치.
  6. 제 3항에 있어서, 상기 특징 추출부는
    상기 평균값 산출부에서 출력된 평균값들을 미리 설정된 소정 갯수의 값으로 양자화하여 출력하는 적응적 양자화부를 더 포함함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 장치.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 특징 추출부는
    상기 평균값 산출부에서 출력된 평균값들의 최대값 및 최소값을 검출하고, 검출된 최대값 및 최소값으로부터 중심값을 계산하는 중심값 산출부를 더 포함하고,
    상기 적응적 양자화부는
    상기 중심값 산출부에 의해 산출된 중심값을 기준으로 양자화된 평균값을 양과 음의 값으로 변경함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 장치.
  8. 제 6항에 있어서, 상기 특징 추출부는
    상기 적응적 양자화부에 의해 양자화된 평균값들 중에서 단기적으로 급변하는 평균값을 이웃하는 프레임의 평균값으로 대체하는 모폴로지부를 더 포함함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 장치.
  9. 제 1항에 있어서, 상기 특징 정합부는
    상기 코드의 길이로 1차적인 중복 여부를 판단함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 장치.
  10. 제 1항에 있어서, 상기 특징 정합부는
    상기 입력 비디오의 코드화된 특징과 상기 데이터베이스에 저장되어 있는 비디오의 코드화된 특징의 일치 정도를 수치화하고, 수치화된 일치 정도가 미리 설정된 임계치 이상인지의 여부에 따라 중복 여부를 판단함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 장치.
  11. 제 1항에 있어서, 상기 중복 비디오 제거부는
    중복된 둘 이상의 비디오들 중 저화질의 비디오를 제거함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 장치.
  12. 하나 이상의 비디오를 저장하는 데이터베이스를 가지는 장치에서의 비디오 중복 검출 방법에 있어서,
    입력된 비디오를 디코딩하여 시간에 따라 연속적인 프레임들로 구성하는 단계와,
    상기 구성된 프레임들로부터 해당 비디오의 코드화된 특징을 추출하는 단계와,
    상기 코드화된 입력 비디오의 코드화된 특징과 동일한 코드화된 특징을 가지는 비디오가 상기 데이터베이스로부터 검출되는지에 따라 비디오의 중복 여부를 판단하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 입력 비디오가 중복된 것으로 판단되는 경우 중복된 비디오들 중 하나를 제외한 나머지들을 제거하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 방법.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 추출하는 단계는
    시간을 기준으로 프레임율을 정규화하고, 상기 프레임들 중 특징을 추출할 하나 이상의 프레임을 선택하는 단계와,
    상기 선택된 프레임들 각각에 대해 특정 성분을 분리해는 단계와,
    상기 선택된 프레임들 각각에 포함되는 특정 성분에 대한 화소값들의 평균값을 계산하는 단계와,
    상기 평균값들을 코드화하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 방법.
  15. 제 14항에 있어서, 상기 추출하는 단계는
    상기 계산된 평균값들을 미리 설정된 소정 갯수의 값으로 양자화하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 방법.
  16. 제 15항에 있어서, 상기 추출하는 단계는
    상기 계산된 평균값들의 최대값 및 최소값을 검출하고, 검출된 최대값 및 최소값으로부터 중심값을 계산하는 단계를 더 포함하고,
    상기 양자화하는 단계는
    상기 계산된 중심값을 기준으로 양자화된 평균값을 양과 음의 값으로 변경함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 방법.
  17. 제 15항에 있어서, 상기 추출하는 단계는
    상기 양자화된 평균값들 중에서 단기적으로 급변하는 평균값을 이웃하는 프레임의 평균값으로 대체하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 비디오 중복 검출 방법.
KR1020120042845A 2012-04-24 2012-04-24 비디오 중복 검출 장치 및 방법 KR20130119781A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120042845A KR20130119781A (ko) 2012-04-24 2012-04-24 비디오 중복 검출 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120042845A KR20130119781A (ko) 2012-04-24 2012-04-24 비디오 중복 검출 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20130119781A true KR20130119781A (ko) 2013-11-01

Family

ID=49850694

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120042845A KR20130119781A (ko) 2012-04-24 2012-04-24 비디오 중복 검출 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20130119781A (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108881947A (zh) * 2017-05-15 2018-11-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种直播流的侵权检测方法及装置
CN110602566A (zh) * 2019-09-06 2019-12-20 Oppo广东移动通信有限公司 匹配方法、终端和可读存储介质

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108881947A (zh) * 2017-05-15 2018-11-23 阿里巴巴集团控股有限公司 一种直播流的侵权检测方法及装置
CN110602566A (zh) * 2019-09-06 2019-12-20 Oppo广东移动通信有限公司 匹配方法、终端和可读存储介质
CN110602566B (zh) * 2019-09-06 2021-10-01 Oppo广东移动通信有限公司 匹配方法、终端和可读存储介质
US11984140B2 (en) 2019-09-06 2024-05-14 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. Matching method, terminal and readable storage medium

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108632625B (zh) 一种视频编码方法、视频解码方法和相关设备
US8515193B1 (en) Image compression using exemplar dictionary based on hierarchical clustering
US11166027B2 (en) Content adaptation for streaming
CN102017634B (zh) 重新排序的变换系数的多级表示
CN102611823B (zh) 一种基于图片内容选择压缩算法的方法和设备
CN103886623A (zh) 一种图像压缩方法、设备及***
US9667982B2 (en) Techniques for transform based transcoding
JP6514419B1 (ja) ビデオマッチングシステムのサービス品質向上のための画像マッチングシステムの使用
US9591334B2 (en) Common copy compression
EP2862100A1 (en) Methods and systems for automatically and efficiently categorizing, transmitting, and managing multimedia contents
WO2017032245A1 (zh) 一种视频文件索引信息的生成方法和设备
US20210297708A1 (en) Residual entropy compression for cloud-based video applications
CN112584155B (zh) 一种视频数据处理方法和装置
CN103020138A (zh) 一种视频检索的方法和装置
Shullani et al. Social network identification of laundered videos based on DCT coefficient analysis
US8406533B2 (en) Image comparing apparatus and method therefor, image retrieving apparatus as well as program and recording medium
US11086843B2 (en) Embedding codebooks for resource optimization
Zhang et al. Detecting multiple H. 264/AVC compressions with the same quantisation parameters
US10942914B2 (en) Latency optimization for digital asset compression
KR20130119781A (ko) 비디오 중복 검출 장치 및 방법
Chen et al. Interframe coding of global image signatures for mobile augmented reality
KR102430177B1 (ko) 대규모 동영상 고속 관리 시스템 및 그 방법
US20160105731A1 (en) Systems and methods for identifying and acquiring information regarding remotely displayed video content
KR20210113681A (ko) 다중 이미지에 대한 압축
WO2018196502A1 (zh) 图片转码方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
WITN Withdrawal due to no request for examination