Abstract-Med den exponentiella tillväxten av sociala medier, det finns ett stort antal nära-duplicerade webbvideor, allt från enkel formatering till komplex blandning av olika redigeringseffekter. Förutom det rikliga videoinnehållet, ger den sociala webben rika uppsättningar av kontextinformation i samband med webbvideor, såsom miniatyrbild, tidslängd och så vidare. Samtidigt kräver populariteten av Web 2.0 ett snabbt svar på användarfrågor. För att balansera hastighets- och noggrannhetsaspekterna kombinerar vi i detta dokument den kontextuella informationen från tidslängd, antal vyer och miniatyrbilder med den innehållsanalys som härrör från färg och lokala punkter för att uppnå en nästan dubblerad eliminering i realtid. Resultaten av 24 populära frågor hämtade från YouTube visar att det föreslagna tillvägagångssättet integrera innehåll och sammanhang kan nå realtid nyhet omrankning av webbvideor med extremt hög effektivitet, där de flesta dubbletter kan snabbt upptäckas och tas bort från topprankningen. Den föreslagna metodens hastighet kan bli 164 gånger snabbare än den effektiva hierarkiska metod som föreslås i [31], med bara en liten förlust av prestanda.
Till exempel, det senaste arbetet i REF använder webbkontext som miniatyrbild, vyräkning och tidslängd för en video för realtid webbvideo omrankning.
Real-Time Near-Duplicate Elimination for Web Video Search With Content and Context
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}