Multiple Hashing Integration for Real-Time Large Scale Part-to-Part Video Matching

Espinosa Gútiez, Silvia; Ordieres Meré, Joaquín Bienvenido y Bello García, Antonio (2013). Multiple Hashing Integration for Real-Time Large Scale Part-to-Part Video Matching. En: "VII Simposio Teoría y Aplicaciones de Minería de Datos (TAMIDA 2013) . IV Congreso Nacional de Informática. CEDI 2013", 17/09/2014 - 20/09/2014, Madrid, España. ISBN 978-84-695-8348-7. pp. 1437-1446.

Descripción

Título: Multiple Hashing Integration for Real-Time Large Scale Part-to-Part Video Matching
Autor/es:
  • Espinosa Gútiez, Silvia
  • Ordieres Meré, Joaquín Bienvenido
  • Bello García, Antonio
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: VII Simposio Teoría y Aplicaciones de Minería de Datos (TAMIDA 2013) . IV Congreso Nacional de Informática. CEDI 2013
Fechas del Evento: 17/09/2014 - 20/09/2014
Lugar del Evento: Madrid, España
Título del Libro: Multiconferencia CAEPIA'13
Fecha: 2013
ISBN: 978-84-695-8348-7
Materias:
Palabras Clave Informales: video retrieval, pattern recognition, motion, distortion, hashing, data mining
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

Texto completo

[img]
Vista Previa
PDF (Document Portable Format) - Se necesita un visor de ficheros PDF, como GSview, Xpdf o Adobe Acrobat Reader
Descargar (893kB)

Resumen

A real-time large scale part-to-part video matching algorithm, based on the cross correlation of the intensity of motion curves, is proposed with a view to originality recognition, video database cleansing, copyright enforcement, video tagging or video result re-ranking. Moreover, it is suggested how the most representative hashes and distance functions - strada, discrete cosine transformation, Marr-Hildreth and radial - should be integrated in order for the matching algorithm to be invariant against blur, compression and rotation distortions: (R; _) 2 [1; 20]_[1; 8], from 512_512 to 32_32pixels2 and from 10 to 180_. The DCT hash is invariant against blur and compression up to 64x64 pixels2. Nevertheless, although its performance against rotation is the best, with a success up to 70%, it should be combined with the Marr-Hildreth distance function. With the latter, the image selected by the DCT hash should be at a distance lower than 1.15 times the Marr-Hildreth minimum distance.

Más información

ID de Registro: 26118
Identificador DC: http://oa.upm.es/26118/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:26118
URL Oficial: http://www.congresocedi.es/images/site/actas/ActasCAEPIA.pdf
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 14 May 2015 17:17
Ultima Modificación: 14 May 2015 17:17
  • Open Access
  • Open Access
  • Sherpa-Romeo
    Compruebe si la revista anglosajona en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Dulcinea
    Compruebe si la revista española en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Recolecta
  • e-ciencia
  • Observatorio I+D+i UPM
  • OpenCourseWare UPM