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首页> 外文会议>Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2008 >A Spatial-Temporal-Scale Registration Approach for Video Copy Detection
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A Spatial-Temporal-Scale Registration Approach for Video Copy Detection

机译：一种用于视频复制检测的时空尺度配准方法

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Video copy detection is an active research field in copyright control, business intelligence and advertisement monitor etc. The main issues are transformation-invariant feature extraction and robust registration in object level. This paper proposes a novel video copy detection approach based on spatial-ternporal-scale registration. In detail, we first build interesting points' trajectories by speeded up robust features (SURF). Then we use an efficient voting based spatial-temporal-scale registration approach to estimate the optimal transformation parameters and achieve the final video copy detection results by propagations of video segments in both spatial-temporal and scale directions. To speed up the detection speed, we use local sensitive hash indexing (LSH) to index trajectories for fast queries of candidate trajectories. Compared with existing approaches, our approach can detect many kinds of copy transformations including cropping, zoom in/out, camcording and re-encoding etc. Extensive experiments on 200 hours of videos demonstrate the effectiveness of our approach.
机译：视频复制检测是版权控制，商业智能和广告监控等领域的活跃研究领域。主要问题是变换不变特征提取和对象级别的鲁棒注册。本文提出了一种基于空间-空间尺度配准的新型视频拷贝检测方法。详细地说，我们首先通过加速鲁棒特征（SURF）来构建有趣点的轨迹。然后，我们使用一种有效的基于投票的时空尺度配准方法来估计最佳转换参数，并通过视频片段在时空和尺度方向上的传播来获得最终的视频副本检测结果。为了加快检测速度，我们使用局部敏感哈希索引（LSH）对轨迹进行索引，以快速查询候选轨迹。与现有方法相比，我们的方法可以检测多种复制转换，包括裁剪，放大/缩小，摄录和重新编码等。对200小时视频的大量实验证明了我们方法的有效性。

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