고속 푸리에 변환의 저주파 성분을 이용한 불법 스트리밍영상 식별 방법
An Illegal Streaming Video Identify Method Using low-frequency component of fast Fourier transform
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초록
최근 디지털 미디어의 발전과 함께 불법 스트리밍 영상의 유통이 급증하며 콘텐츠 산업에 막대한 경제적 손실을 초래하고 있다. 기존의 불법 영상 식별 기술은 특징정보 추출 방식을 기반으로 하지만, 대량의 특징정보 생성으로 인해 고성능 서버와 대용량 스토리지가 요구되는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 고속 푸리에 변환의 저주파 성분을 이용한 불법 스트리밍 동영상식별 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 프레임을 주파수 도메인으로 변환하여 저주파 성분만을 추출하여 특징정보로 활용한다. 이를 통해 영상의 전반적인 특징을 효과적으로 파악하여 신속한 식별이 가능하다. 실험 결과, 기존 방식 대비 8~93배 적은 특징정보로도 98%의 인식률과 1745ms의 인식속도를 달성하였으며, 이를 통해 불법 스트리밍 영상의 신속하게 식별하여 저작권 보호에기여할 수 있을 것으로 기대한다.
Abstract
Recently, with the development of digital media, the distribution of illegal streaming videos has been rapidlyincreasing, causing enormous economic losses to the content industry. Existing illegal video identification technologiesare based on feature information extraction methods, but they have limitations in that they require high-performanceservers and large-capacity storage due to the generation of a large amount of feature information. To overcome this,this paper proposes an illegal streaming video identification method using the low-frequency components of the fastFourier transform. The proposed method transforms video frames into the frequency domain, extracts only thelow-frequency components, and uses them as feature information. This effectively identifies the overall features ofthe video, enabling rapid identification. Experimental results show that the recognition rate is 98% and therecognition speed is 1745ms with 8~93 times less feature information than the existing method, and it is expectedthat this will contribute to copyright protection by quickly identifying illegal streaming videos.
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