Content-based video copy detection using multimodal analysis

Yüksek ve artan oranlarda videonun çeşitli ağlarda serbestçe yayımlanması, telif haklarının korunması için otomatik video kopya sezimi ihtiyacını beraberinde getirmiştir. Çoklu ortam teknolojilerindeki gelişmeler, filigram yaklaşımına alternatif olarak içerik tabanlı video kopya sezimi yöntemini ortaya sürmüştür.Bu tez çalışmasında video kliplerini eşleştirmeyi sağlayan çok kipli bir sistem önerilmektedir. İlk olarak bir yüz detektörü kullanılarak yüz içeren video bölümleri belirlenir. Yüz ve bedenin yüze yakın belirli bir kısmını eşleştirmek, aynı kişiyi (örneğin, sunucu veya politik lider) farklı olaylarda veya sahnelerde ayırma esnekliği sağlar. İkinci olarak, harekete bağlı benzerliği olan video bölümlerini eşleştirmek için uzaysal ve zamansal dizileri eşleyen bir teknik kullanılır. Son olarak, yüz içermeyen video bölümleri düşük seviyeli görsel öznitelikler ile eşleştirilmektedir. Bunlara ek olarak, videoları bölütlemek için kullanılan renk diklemlerinde bulanık mantıktan yararlanılmaktadır. Gürültüleri, silinen film karelerini, iç içe geçmiş çerçeveleri tespit etmek ve durağan bölgeler için maske oluşturmak için de yöntemler önerilmiştir.Tanıtılan sistem, TRECVID 2008 yarışmasında İçerik Tabanlı Kopya Sezimi görevi için hazırlanan sorgu ve referans videoları üzerinde test edilmiş, sonuçlarımız bu göreve katılan en iyi 8 teknikle karşılaştırılmıştır. Bu deneylerde sistemimizin diğer birçok modern teknikten daha verimli ve etkili çalıştığı gösterilmiştir.