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公开(公告)号：KR100849436B1
公开(公告)日：2008-07-30
申请号：KR1020040105087
申请日：2004-12-13
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: H04N17/00
CPC classification number: H04N17/00 , G06T1/0028 , G06T7/42 , G06T2201/0202 , G06T2207/20048 , H04N2005/91335
Abstract: 본 발명은 비디오 워터마킹 기법의 성능 평가 메커니즘에 관한 것으로, 다수의 테스트 동영상 후보 각각에 대한 이미지 복잡도(ICR)를 계산하는 단계와, 상기 계산된 이미지 복잡도의 선정된 L(L은 2 이상의 정수)개 레벨에 따라 상기 다수의 테스트 동영상 후보들을 분류하는 단계와, 상기 다수의 테스트 동영상 후보 각각에 대한 에너지 분포율(EDR)을 계산하는 단계와, 상기 계산된 에너지 분포율의 선정된 M(M은 2 이상의 정수)개 레벨에 따라 상기 다수의 테스트 동영상 후보들을 분류하는 단계와, 상기 다수의 테스트 동영상 후보 각각에 대한 움직임 비율(MR)을 계산하는 단계와, 상기 계산된 움직임 비율의 선정된 N(N은 2 이상의 정수)개 레벨에 따라 상기 다수의 테스트 동영상 후보들을 분류하는 단계와, 상기 이미지 복잡도의 L개 레벨, 상기 에너지 분포율의 M개 레벨, 사이 움직임 비율의 N개 레벨에 따라 분류된 상기 다수의 테스트 동영상 후보들중에서 상기 이미지 복잡도, 상기 에너지 분포율 및 상기 움직임 비율의 각 레벨에 대해 적어도 하나씩 테스트 동영상을 선택하는 단계를 포함한다.
비디오 워터마킹, 강인성, 이미지복잡도, 에너지분포도, 움직임비율Abstract translation: 提供了一种选择用于评估视频水印算法的性能的测试刺激的方法，包括以下步骤：计算多个测试刺激候选中的每一个的图像复杂度率（ICR），并将它们分类为L（其中L是 基于所计算的ICR值的大于或等于2）的水平; 计算所述多个测试刺激候选中的每一个的能量分布率（EDR），并且基于所计算的EDR值将它们分类为M（其中M是大于或等于2的整数）级别; 计算多个测试刺激候选中的每一个的运动速率（MR），并将其分类为计算的MR值的N（其中N是大于或等于2的整数）的水平; 以及分别从L个级别，M个级别，N个级别的测试刺激中的每一个中选择至少一个测试刺激。
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公开(公告)号：KR100936936B1
公开(公告)日：2010-01-14
申请号：KR1020080028478
申请日：2008-03-27
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06F17/30247
Abstract: 본 발명은 정지영상 식별을 위한 영상 서술자 생성 방법 및 장치에 관한 것으로서, 정지 영상의 중심을 동심원의 중심으로써 반지름 단위로 일정 거리의 고리와 각도를 구획하여 맵을 형성하는 단계, 상기 형성된 맵으로부터 영상 서술자(Image Signature)를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 영상서술자는 상기 동심원의 반지름 방향 및 회전 각도 방향의 화소분포에 기초하여 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면, 인터넷이나 재생장치의 종류에 따라 본래의 특성이 변화될 수 있는 정지영상의 고속 검색 및 식별을 가능하게 하며, 정지영상의 복사나 고의적인 공격에 의해 불법적으로 변형이 된 정지영상의 검색 및 식별을 통하여 불법 콘텐츠 유통의 예방 및 차단을 수행할 수 있다.
정지영상, 식별기술, 동심원 구획 기반, 영상 서술자(IMAGE SIGNATURE)-
公开(公告)号：KR1020090004440A
公开(公告)日：2009-01-12
申请号：KR1020080028478
申请日：2008-03-27
Applicant: 한국전자통신연구원
CPC classification number: G06F17/30247
Abstract: An image signature creating method for discriminating a still image and an apparatus thereof are provided to prevent and intercept illegal contents distribution through search and identification of a still image which is illegally deformed. A map is formed by dividing a loop and an angle of a predetermined distance by a radius unit(110). An average pixel distribution value per each loop is calculated(115). The first variability distribution value of the calculated average pixel distribution value is calculated(120). The second variability distribution value is calculated by the first variability distribution value(125). Rotary variability distribution per each loop is calculated(130). Each characteristic distribution value calculated from the first calculation process to the fourth calculation process is converted into a bit string(135). An image signature is generated by performing the first merge of the converted bit string(140).
Abstract translation: 提供用于识别静止图像的图像签名创建方法及其装置，以通过非法变形的静止图像的搜索和识别来防止和截取非法内容分发。 通过将环路和预定距离的角度除以半径单位（110）形成地图。 计算每个循环的平均像素分布值（115）。 计算出计算出的平均像素分布值的第一变异性分布值（120）。 第二变异性分布值由第一变异性分布值（125）计算。 计算每个循环的旋转变异性分布（130）。 从第一计算处理计算到第四计算处理的每个特征分布值被转换成比特串（135）。 通过执行转换的位串（140）的第一合并来生成图像签名。
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公开(公告)号：KR1020060066471A
公开(公告)日：2006-06-16
申请号：KR1020040105087
申请日：2004-12-13
Applicant: 한국전자통신연구원
IPC: H04N17/00
CPC classification number: H04N17/00 , G06T1/0028 , G06T7/42 , G06T2201/0202 , G06T2207/20048 , H04N2005/91335
Abstract: 본 발명은 비디오 워터마킹 기법의 성능 평가 메커니즘에 관한 것으로, 다수의 테스트 동영상 후보 각각에 대한 이미지 복잡도(ICR)를 계산하는 단계와, 상기 계산된 이미지 복잡도의 선정된 L(L>2 이상의 정수)개 레벨에 따라 상기 다수의 테스트 동영상 후보들을 분류하는 단계와, 상기 다수의 테스트 동영상 후보 각각에 대한 에너지 분포율(EDR)을 계산하는 단계와, 상기 계산된 에너지 분포율의 선정된 M(M>2 이상의 정수)개 레벨에 따라 상기 다수의 테스트 동영상 후보들을 분류하는 단계와, 상기 다수의 테스트 동영상 후보 각각에 대한 움직임 비율(MR)을 계산하는 단계와, 상기 계산된 움직임 비율의 선정된 N(N>2 이상의 정수)개 레벨에 따라 상기 다수의 테스트 동영상 후보들을 분류하는 단계와, 상기 이미지 복잡도의 L개 레벨, 상기 에너지 분포율의 M개 레벨, 사이 움직임 비율의 N개 레벨에 따라 분류된 상기 다수의 테스트 동영상 후보들중에서 상기 이미지 복잡도, 상기 에너지 분포율 및 상기 움직임 비율의 각 레벨에 대해 적어도 하나씩 테스트 동영상을 선택하는 단계를 포함한다.
비디오 워터마킹, 강인성, 이미지복잡도, 에너지분포도, 움직임비율Abstract translation: 提供了一种选择用于评估视频水印算法的性能的测试刺激的方法，包括以下步骤：计算多个测试刺激候选中的每一个的图像复杂度率（ICR），并将它们分类为L（其中L是 基于所计算的ICR值的大于或等于2）的水平; 计算所述多个测试刺激候选中的每一个的能量分布率（EDR），并且基于所计算的EDR值将它们分类为M（其中M是大于或等于2的整数）级别; 计算多个测试刺激候选中的每一个的运动速率（MR），并将其分类为计算的MR值的N（其中N是大于或等于2的整数）的水平; 以及分别从L个级别，M个级别，N个级别的测试刺激中的每一个中选择至少一个测试刺激。
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