ビデオ重複検出
答えて
はここでほぼ重複上の一つのプロジェクトです。 some info on applying that to video(主にキーフレーム)もあります。
pHash、画像用のオープンソース「知覚的ハッシュ」ライブラリもあります。
また、RapidMinerのオープンソース画像マイニングプラグインであるIMMIもあります。
これらのいずれも、すべてのフレームまたは選択したフレーム(たとえばキーフレーム)をアルゴリズムの入力として扱い、2つの異なるクリップからのフレームのペアの類似性の結果を集約することで、ビデオおよび画像に適用できます。
また、UQLIPS(Shenなど)の著者と連絡を取り合うこともできます。
また、TRECVIDのエントリのリストを調べると、何年かが重複検出になり、これらのグループの一部に連絡してソフトウェアを入手できる可能性があります。
これを自分自身で実行したい場合は、公開されているアルゴリズムのプロトタイプを実装するのは簡単です。 (a)興味のあるデータに対しての単純なアルゴリズムを試してみてください。(b)単純なアルゴリズムの単純な組み合わせが根本的に頻繁に行われるという観察に基づいて、投票/ポーリングプロセスを使用して出力を結合しますこの種の問題では、洗練された単一のアルゴリズムを上回ります。
また、簡単な特徴抽出(すべてのフレームまたは選択したフレームのみ)の場合は、Earth Movers Distance(色ヒストグラム、グラデーションなど)を参照してください。これは便利なことに、Python/numpy/scipy/pyopencvで2行のコードで行うことができます。
次の3つはすべての異なる研究グループによって、この分野でおそらく最も引用された論文です:
ヤン、J.、Y. G.江、A. G.ハウプトマン、およびC. W.ゴ。 "シーン分類におけるビジュアルワード表現の評価"、マルチメディア情報検索ワークショップに関する国際ワークショップ、197-206、2007. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1290111。
Shen、H. T.、X. Zhou、Z. Huang、J. Shao、およびX. Zhou。 "UQLIPS:リアルタイムでほぼ重複するビデオクリップ検出システム"、第17回大規模データベース国際会議議事録、1374-1377、2007. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1326018
Wu、X.、A.G.HauptmannおよびC.W.Ngo。 "Webビデオ検索からのニア・デュプリケートの実際的な排除"、第15回マルチメディア国際会議議事録、218-227、2007. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1291280。
ヤンらは、SOTUで使用されている方法と同じです。
私はライブラリAForge.NETはあなたに役立つと思います。彼らはあなたが本質的に環境の "理論的な"バックグラウンドとの "比較"である動き検出を実行できるコンポーネントを持っています。
AForge.NETの基本的な作業の一部を使用して、重複したビデオ検出に向けて研究を加速することができます。 DVMMラボ、Uコロンビア(ソース-利用でき、私は考えていない、正確にオープンソース)によってINDetector:このことができます
希望、
幸運
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[これらの人](http://www.youtube.com/)が把握しているようです。 –