Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
비디오 부분 복사 검출을 위한 세그먼트 단위 Vision Transformer 기반 특징 벡터 융합 방법 |
| 영문제목(English Title) |
A Fusion Methods of Segment-level Vision Transformer based Feature Vector for Video Partial Copy Detection |
| 저자(Author) |
강민영
강수연
낭종호
Minyoung Kang
Sooyeon Kang
Jongho Nang
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0491 ~ 0493 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 멀티미디어 플랫폼이 활성화됨에 따라 비디오 컨텐츠 시장의 규모가 증가하고 있다. 하지만 이에 따라 무단 복제나 유포와 같이 저작권을 침해하는 문제가 발생하고 있다. 이런 문제를 해결하기 위한 방법들이 제안되었는데 다양한 변형이 등장함에 따라 실제 복사 비디오 검출에 실패하는 경우가 증가하였다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 변형에 강건한 비디오 복사 검출 시스템을 설계하고자 Vision Transformer [1]모델을 사용하여 비디오의 공간 정보를 융합하고, Frame Stitching과 Max Pooling 방법을 사용하여 비디오의 시간 정보를 융합하는 방법을 제안한다. 이를 기존의 CNN Local 특징 벡터를 추출하여 Bag-of-local Feature(BoF)로 융합을 하여 비디오 복사 검출을 수행하는 방법[2]과 비교하여 각 융합 방법 별 성능을 비교한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 Vision Transformer 기반의 Max Pooling을 사용한 특징 벡터 융합 방법이 평균 등수 953등으로 BoF 방법[2]의 등수보다 30% 성능이 증가하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
