Efter den exponentiella tillväxten av sociala medier, finns det nu stora arkiv av videor på nätet. Bland de enorma volymer av videor, det finns ett stort antal nära-duplicerade videor. De flesta befintliga tekniker antingen fokusera på snabb hämtning av fullständiga kopior eller nära-dubbletter, eller överväga lokalisering på ett heuristiskt sätt. I detta dokument behandlas den skalbara upptäckten och lokaliseringen av partiella närbildsvideor genom att man gemensamt överväger visuell likhet och tidskonsistens. Temporala begränsningar är inbäddade i en nätverksstruktur som riktade kanter. Genom strukturen omvandlas delvis anpassning till ett nätflödesproblem där det finns mycket effektiva lösningar. För att exakt bestämma gränserna för de överlappande segmenten kan parvisa begränsningar som genereras från nyckelpunktsmatchning läggas till nätverket för att iterativt förfina lokaliseringsresultatet. Vi visar effektiviteten av partiell anpassning för tre olika uppgifter. Den första uppgiften länkar partiella segment i fullängdsfilmer till videor som kröp från YouTube. Den andra uppgiften utför snabb webbvideo sökning, medan den tredje utför nära-duplicera skott och kopiera upptäckt. Det experimentella resultatet visar hur effektiv och ändamålsenlig den föreslagna metoden är jämfört med de senaste teknikerna.
Mer nyligen, Tan et al. I Ref föreslogs en ny metod för att upptäcka nära-dubbletter som fokuserar på skalbar detektion och lokalisering av partiella nära-dubblerade videor genom att gemensamt överväga visuell likhet och tidskonsistens.
Scalable detection of partial near-duplicate videos by visual-temporal consistency
{'venue': "MM '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}