Aplikácia porovnávania obrazov pri analýze videa

Pôvodný názov:

Applying Image Matching to Video Analysis

Obsah knihy:

Práca s množstvom multimédií, ktoré sa denne zhromažďujú na účely spravodajských informácií a digitálnych forenzných vyšetrovaní, si vyžaduje rozsiahlu manuálnu analýzu. Súčasťou tohto problému je, že sa môže opätovne analyzovať video, ktoré už bolo analyzované.

Identifikácia duplicitných videosekvencií je náročná vzhľadom na rozdiely vo videách rôznej kvality a veľkosti. V tomto výskume sa používa štruktúra kd-stromu na zvýšenie rýchlosti porovnávania obrazov. Kľúčové body sa generujú a pridávajú do kd-stromu s veľkou dimenziou (128 dimenzií).

Všetky kľúčové body pre súbor obrazov sa použijú na vytvorenie globálneho kd-stromu, ktorý umožňuje vyhľadávanie podľa najbližšieho suseda a urýchľuje porovnávanie obrazov.

Strom kd vykonal porovnávanie súboru 125 obrázkov 1. 6-krát rýchlejšie ako transformácia SIFT (Scale Invariant Feature Transform).

Obrázky sa porovnávali v rovnakom čase ako zrýchlené robustné funkcie (SURF). V prípade súboru 298 obrázkov vykonal kd-tree s RANSAC 5,5-krát rýchlejšie porovnanie v porovnaní so SIFT a 2. 42-krát rýchlejšie ako SURF.

Bez RANSAC bol kd-strom 6,4-krát rýchlejší ako SIFT a 2,8-krát rýchlejší ako SURF. Obrázky poradia sa porovnávajú s rovnakými obrázkami rôznej kvality, nevytvorili výrazne viac zhody pri porovnaní obrázku vyššej kvality s obrázkom nižšej kvality alebo naopak. Porovnania veľkosti sa líšili oveľa viac ako porovnania kvality, čo naznačuje, že veľkosť má väčší vplyv na porovnávanie ako kvalita.