Detta dokument ger en effektiv metod för att upptäcka kopior i ett stort videoarkiv som består av flera hundra timmar. Metoden för indexering av videoinnehåll består av att extrahera det dynamiska beteendet på den lokala beskrivningen av räntepunkter och vidare på uppskattningen av deras banor längs videosekvensen. Analysera den låga nivån beskrivning som erhållits gör det möjligt att belysa trender av beteenden och sedan tilldela en etikett av beteende till varje lokal deskriptor. Ett sådant indexering tillvägagångssätt har flera intressanta egenskaper: det ger en rik, kompakt och generisk beskrivning, medan etiketter av beteende ger en hög nivå beskrivning av videoinnehållet. Här fokuserar vi på video Content Based Copy Detection (CBCD). Kopiera upptäckt är problematiskt som likhetssökning problem men med framträdande skillnader. För att vara effektiv krävs det en särskild on-line hämtningsmetod baserad på en specifik röstfunktion. Denna röstfunktion måste vara robust för att signalera transformationer och särskiljande jämfört med höga likheter som inte är kopior. Den metod vi föreslår i detta dokument är en särskild on-line hämtningsmetod baserad på en kombination av de olika dynamiska sammanhang som beräknas under offline indexering. Därefter används en spatio-temporell registrering baserad på den relevanta kombinationen av upptäckta etiketter. Detta tillvägagångssätt utvärderas med hjälp av en enorm video databas på 300 timmar med olika video tester. Metoden jämförs med en toppmodern teknik under samma förhållanden. Vi illustrerar att om man tar hänsyn till etiketterna i den specifika röstningsprocessen minskar falsklarmet avsevärt och förbättrar precisionen drastiskt.
Till exempel har banor använts för att markera olika rörelsebeteenden REF och sedan tilldela beteendeetiketter till varje lokal deskriptor.
Robust voting algorithm based on labels of behavior for video copy detection
{'venue': "MM '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}