İçerik tabanlı video kopya tespiti

Abstract

Çoğul ortam ve iletişim teknolojileriyle birlikte sayısal ortamların varlığı muazzam bir şekilde artmıştır. Bu da beraberinde büyük boyuttaki videoların yönetilmesini, içeriklerinin analiz edilmesini ve fikir haklarının korunmasını gerekli kılmıştır. Gizli damgalama yöntemine alternatif olan içerik tabanlı kopya tespiti hem akademi hem de endüstri dünyasının ilgiyle araştırdığı bir konudur. Bu tez kapsamında, bir içerik tabanlı video kopya tespit metodu önerilmiştir. Önerilen yöntem temel olarak video bölütleme, öznitelik çıkartma ve videoların eşleşmesi aşamalarından oluşmaktadır. İlk olarak videolar segmentlere ayrılır. Daha sonra her bir çerçeveden öznitelikler çıkartılır. Son olarak da kopyalar oylama tabanlı eşleme yöntemi ile tespit edilir.Önerilen yöntem TRECVID 2009 içerik tabanlı kopya tespiti verisi ile test edilmiştir. Özniteliklerden elde edilen sonuçların karşılaştırılması yapılmıştır.

The availability of digital media has grown tremendously with multimedia and communication technologies. This brings requirements in managing massive videos, analysis the content and controlling the copyright of the huge number of video. Content-based copy detection (CBCD) that is alternative to the watermarking approach is hot issue for both academia and industry.In this thesis, we propose a content based copy detection method. The proposed method mainly includes three stages: video segmentation, feature extraction and matching. Firstly videos are segmented. Then global and local features are extracted from each keyframes. Finally, copies are detected by voting based matching process.The proposed method is tested on TRECVID 2009 CBCD dataset. Results of features are compared with each other, the proposed method is promising.