Geri Dön

Content based video copy detection using motion vectors

Hareket vektörleri ile içerik tabanlı kopya video sezimi

  1. Tez No: 246710
  2. Yazar: KASIM TAŞDEMİR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. A. ENİS ÇETİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Bu tez çalışmasında, hareket vektörleri tabanlı bir İçerik Tabanlı Kopya Video Sezim (İTKVS) metodu önerilmektedir. Sayısal videoların farklı ortamlardaki yayınının giderek artması, telif haklarını ihlal eden videoların tespit edilmesi işini gündeme getirmiştir. İTKVS yönteminde, gizli damgalama yöntemlerinden farklı olarak videonun kendisi bir imza kabul edilmektedir ve temsili öznitelik parametreleri çıkartılarak test videosunun öznitelik parametreleriyle karşılaştırılmaktadır. Resim çerçevelerinin hareket vektörleri, videoya ait imzalardan biridir. Ä Oncelikle, hareket vektörlerinin bir videoyu ne kadar iyi temsil edebileceğini incelemekteyiz.MPEG türündeki video kodlamalarının yapı taşı olan hareket vektörlerini kullanarak Hareket Vektörlerinin Büyüklüklerinin Ortalama Değerini (HVBO) ve Hareket Vektörlerinin Açılarının Ortalama Değerini oluşturmaktayız. HVBO ve HVFO grafiklerinin, az hareket içeren videoları temsil edemeyebileceğini, çünkü hareket vektörlerinin ortalamasının sıfıra yaklaştığını göstermekteyiz.Bu sorunu aşmak için HVBO ve HVFO grafikleri asıl çerçeve hızından daha düşük çerçeve hızında hesaplanmıştır. Bu şekilde hareket vektörleri daha büyük hale gelebilir ve sağlam video imza grafiği elde edilir. Diğer bir yaklaşım ise HVBO ve HVFO bilgilerini beraber kullanan Hareket Vektörleri Histogramı (HVH) yöntemidir.HVBO, HVFO ve HVH yöntemleri, asıl ve kopya videoları içeren test videolarıyle test edilmiş ve karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we propose a motion vector based Video Content Based Copy Detection (VCBCD) method. Detecting the videos violating the copyright of the owner comes into question by growing broadcasting of digital video on different media. Unlike watermarking methods in VCBCD methods, the video itself is considered as a signature of the video and representative feature parameters are extracted from a given video and compared with the feature parameters of a test video. Motion vectors of image frames are one of the signatures of a given video. We first investigate how well the motion vectors describe the video.We use Mean value of Magnitudes of Motion Vectors (MMMV) and Mean value of Phases of Motion Vectors (MPMV) of macro blocks, which are the main building blocks of MPEG-type video coding methods. We show that MMMV and MPMV plots may not represent videos uniquely with little motion content because the average of motion vectors in a given frame approaches zero.To overcome this problem we calculate the MMMV and MPMV graphs in a lower frame rate than the actual frame rate of the video. In this way, the motion vectors may become larger and as a result robust signature plots are obtained. Another approach is to use the Histogram of Motion Vectors (HOMV) that includes both MMMV and MPMV information.We test and compare MMMV, MPMV and HOMV methods using test videos including copies and the original movies.

Benzer Tezler

  1. Content-based video copy detection using multimodal analysis

    Çok kipli analiz ile içerik tabanlı video kopya sezimi

    ONUR KÜÇÜKTUNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. UĞUR GÜDÜKBAY

    PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY

  2. Robust content-based copy detection and information theoretic indexing strategies

    İçerik tabanlı video kopya sezimi ve bilgi teorisine dayalı dizinleme stratejileri

    AHMET SARACOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN

  3. Negatif olmayan matris ayrıştırma yöntemi ile video parmak izi çıkarımı

    Video fingerprinting via non-negative matrix factorizations

    ÖZGÜN ÇIRAKMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL

  4. Content-based video copy detection

    İçerik tabanlı video kopya bulma

    SAVAŞ ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE AKAR

  5. İçerik tabanlı video kopya tespiti

    Content based video copy detection

    SEDA TANKIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. HAYRİ SEVER

    YRD. DOÇ. DR. NAZLI İKİZLER CİNBİŞ