SURF 특징점을 이용한 유사 비디오 스트림 검색

Abstract

최근 다양한 멀티미디어 기기와 통신 인프라의 발달로 인하여 많은 비디오 동영상들이 인터넷을 통하여 스트림 동영상으로 전송되고 있다. 이러한 영향으로 스트림 비디오 영상을 검색하는 동영상 검색엔진의 필요성이 크게 증가하였다. 기존의 비디오 이미지 처리에는 전체적 특징을 이용한 비디오 검색을 사용하여 동일한 동영상을 찾는 것은 가능하였지만, 유사한 동영상을 찾는 것은 불가능 하였다. 본 논문에서는 유사한 이미지들은 서로 비슷한 부분이 많이 존재한다는 점에 착안하여, 부분을 나타내는 지역 특징 점들을 이용하여 지역 특징 점들을 심볼로 나타내어 유사 이미지를 정의하였다. 또한 동영상 클립의 키 프레임 성질을 이용하여 중요 특징점을 추출 하였으며 이후 가중치 있는 최대 이분매치를 이용한 유사도를 계산하여 비슷한 동영상 검색을 할 수 있게 하였다

Recently as a various multimedia and communication techniques, many video streams is sent by a internet. So a similar video search in video streams is on high demand. The existing video search that uses global feature can find the exact same video. But it cant search similar video. In this paper, similar video can be search by using local feature. And by using videos key frame, local feature can be reduced. And maximum weighted bipartite matching is applied to find the video similarity. The suggested method not only improves the quality of similar video search exploiting the local feature of frames but also saves the searching time using key frames property and LSH