動画コピー検出

このアルゴリズムでは、グローバル強度は、ビデオ全体にわたって重み付けされたすべてのピクセルの強度の合計として定義されます。したがって、ビデオの長さとビデオ全体にわたるピクセル強度に基づいて、ビデオサンプルの識別情報を構築できます。

グローバル強度a(t)は次のように定義されます。

${\displaystyle a(t)=\sum _{i=1}^{N}K(i)(I(i,t-1))^{2}}$

ここで、kは画像の重み、Iは画像、Nは画像のピクセル数である。

このアルゴリズムでは、動画はグレースケール値に基づいてN個のブロックに分割されます。そして、各ブロックの平均グレースケール値を表すベクトルを作成することができます。

これらの平均レベルを用いることで、ビデオのシグネチャである新しいベクトルS(t)を作成することが可能です。

${\displaystyle S(t)=(r_{1},r_{2},\cdots ,r_{N})}$

2つの動画を比較するために、このアルゴリズムは両者の類似性を表すD(t)を定義します。

${\displaystyle D(t)={\frac {1}{T}}\sum _{1=t-{\frac {T}{2}}}^{t+{\frac {T}{2}}}{\begin{vmatrix}R(i)-C(i)\end{vmatrix}}}$

D(t)によって返される値は、問題のビデオがコピーであるかどうかを判断するのに役立ちます。

この手法はL.ChenとF.Stentifordによって提案されました。類似性の測定は、前述の2つのアルゴリズム、グローバル時間記述子とグローバル順序測定記述子を時間と空間で組み合わせることによって行われます。

2019年、FacebookはTMK+PDQFをオープンソース化しました。^{[ 2 ]}これはFacebookで有害コンテンツを検出するために使用されているツール群の一部です。動画全体の署名を生成し、フォーマットの変更や追加された透かしにも容易に対応できますが、切り抜きやクリッピングにはあまり寛容ではありません。^{[ 3 ]}

A. Jolyらが提唱したこのアルゴリズムは、Harrisの注目点検出器を改良したものです。この手法は、多くの動画において多数のフレームがほぼ同一であるため、すべてのフレームをテストするのではなく、動きの大きいフレームのみをテストする方が効率的であることを示唆しています。

ViCopTは、各画像から抽出した特徴点を用いて、動画全体の特徴を定義します。各画像において、アルゴリズムは2つの部分を識別・定義します。1つは背景、つまり時間的なシーケンスに沿って静止している要素の集合です。もう1つは動き、つまり動画全体を通して位置が変化する持続的な点です。

このアルゴリズムは、I. LaptevとT. Lindebergによって開発されました。空間と時間に沿った特徴点技術を用いてビデオの特徴を定義し、この特徴を格納する34次元ベクトルを作成します。