Videoimpronta digitale digitale: Migliorare la sicurezza e l'identificazione nei dati visivi
Di Fouad Sabry
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Info su questo ebook
Cos'è il Digital Video Fingerprinting
Il video fingerprinting o video hashing è una classe di tecniche di riduzione delle dimensioni in cui un sistema identifica, estrae e quindi riassume le caratteristiche
Come trarrai vantaggio
(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:
Capitolo 1: Video Fingerprinting digitale
Capitolo 2: Autenticazione
Capitolo 3: Filigrana digitale
Capitolo 4: Impronta digitale (informatica)
Capitolo 5: Rilevamento copia video
Capitolo 6: Riconoscimento automatico del contenuto
Capitolo 7: Impronta acustica
Capitolo 8: PhotoDNA
Capitolo 9: Hashing percettivo
Capitolo 10: Magia udibile
(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sull'impronta digitale del video.
(III) Esempi reali dell'utilizzo dell'impronta digitale del video in molti campi.
A chi è rivolto questo libro
Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che desiderano andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di impronta digitale video.
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Equalizzazione dell'istogramma: Miglioramento del contrasto dell'immagine per una migliore percezione visiva Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniVisione computerizzata: Esplorare le profondità della visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniRiduzione del rumore: Miglioramento della chiarezza, tecniche avanzate per la riduzione del rumore nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniTrasformata del radon: Svelare modelli nascosti nei dati visivi Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniMappatura dei toni: Mappatura dei toni: prospettive illuminanti nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniDiffusione anisotropa: Miglioramento dell'analisi delle immagini attraverso la diffusione anisotropa Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniRetinex: Svelare i segreti della visione computazionale con Retinex Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniTrasformazione di Hough: Svelare la magia della trasformazione di Hough nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniSistema di gestione del colore: Ottimizzazione della percezione visiva negli ambienti digitali Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniVisione artificiale subacquea: Esplorando le profondità della visione artificiale sotto le onde Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniCorrezione gamma: Migliorare la chiarezza visiva nella visione artificiale: la tecnica di correzione gamma Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniModello di aspetto del colore: Comprendere la percezione e la rappresentazione nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniOmografia: Omografia: trasformazioni nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniVisione stereoscopica del computer: Esplorare la percezione della profondità nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniScala dello spazio: Esplorare le dimensioni nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniGruppo congiunto di esperti fotografici: Sfruttare la potenza dei dati visivi con lo standard JPEG Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniFunzione di corrispondenza dei colori: Comprendere la sensibilità spettrale nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniRidipintura: Colmare le lacune nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniIstogramma dell'immagine: Svelare intuizioni visive, esplorare le profondità degli istogrammi delle immagini nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniConsenso del campione casuale: Stima robusta nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniRilevatore di bordi astuto: Svelare l'arte della percezione visiva Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniModello a colori: Comprendere lo spettro della visione artificiale: esplorare i modelli di colore Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniSpazio colore: Esplorare lo spettro della visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniStima della posa del corpo articolato: Sbloccare il movimento umano nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniMappatura dei colori: Esplorare la percezione visiva e l'analisi nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniRilevamento delle macchie: Scoprire modelli nei dati visivi Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniCompressione delle immagini: Tecniche efficienti per l'ottimizzazione dei dati visivi Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniProfilo colore: Esplorare la percezione visiva e l'analisi nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniTrasformazione affine: Sbloccare le prospettive visive: esplorare la trasformazione affine nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioniTrasformazione di feature invarianti di scala: Svelare il potere della trasformazione delle caratteristiche invarianti su scala nella visione artificiale Valutazione: 0 su 5 stelle0 valutazioni
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Anteprima del libro
Videoimpronta digitale digitale - Fouad Sabry
Capitolo 1: Impronte digitali video
Il video fingerprinting o video hashing è una categoria di tecniche di riduzione delle dimensioni in cui un sistema riconosce, estrae e quindi riepiloga le caratteristiche distintive di un video.
I componenti di un video sono rappresentati come un unico o un insieme di numerosi hash percettivi o impronte digitali, consentendo al video di essere identificato in modo univoco. Questa tecnica ha dimostrato la sua efficacia per la ricerca e il confronto di file video.
Philips ha originariamente sviluppato il fingerprinting video per l'uso pratico nel 2002.
Il video fingerprinting non deve essere confuso con la filigrana digitale, che modifica il contenuto inserendo elementi identificativi. Alcune filigrane possono essere posizionate in modo che non siano visibili all'osservatore. Il rilevamento e la rimozione di una filigrana robusta possono essere impegnativi, ma la rimozione di filigrane invisibili è un problema enorme.
Poiché le filigrane devono essere incorporate nel video, possono essere utilizzate solo per identificare le copie generate dopo quel momento. Ad esempio, se una filigrana viene applicata al momento della trasmissione, non può essere utilizzata per identificare le copie del video che sono state fatte prima della trasmissione.
Le filigrane hanno diversi vantaggi rispetto alle impronte digitali. In qualsiasi momento durante il processo di distribuzione, è possibile aggiungere una filigrana univoca alla clip e inserire numerose filigrane indipendenti nello stesso contenuto video. Questo è molto utile per tracciare la cronologia di una copia video. Le filigrane possono essere utilizzate per identificare la fonte di una copia non autorizzata.
A differenza dei sistemi di rilevamento delle impronte digitali video, che devono cercare in un database potenzialmente enorme di impronte digitali di riferimento, i sistemi di rilevamento della filigrana devono solo eseguire il calcolo necessario per rilevare la filigrana. Questo calcolo può essere sostanziale e, quando è necessario verificare molte chiavi di filigrana, la filigrana potrebbe non essere scalabile per applicazioni commerciali come i servizi video generati dagli utenti.
Il video fingerprinting è rilevante nell'ambito del Digital Rights Management (DRM), soprattutto in relazione alla diffusione di materiale illecito su Internet. I sistemi di fingerprinting video consentono ai produttori di contenuti (ad esempio, studi cinematografici) o agli editori (ad esempio, siti Web di contenuti generati dagli utenti (UGC)) di verificare se uno qualsiasi dei file dell'editore contiene contenuti registrati con il servizio di impronte digitali. Se viene trovato un contenuto registrato, l'editore può adottare le misure del caso, come rimuoverlo dal sito, monetizzarlo, attribuirlo correttamente, ecc.
Il fingerprinting video può essere utilizzato per il monitoraggio delle trasmissioni (come il monitoraggio di pubblicità e notizie) e per il monitoraggio generale dei media. Utilizzando le playlist, le soluzioni di monitoraggio delle trasmissioni possono avvisare i fornitori di contenuti e i proprietari di contenuti quando e dove sono stati trasmessi i loro contenuti video. Questo caso d'uso di impronte digitali video per produzioni televisive ed emittenti descrive un'applicazione di esempio. Considera la pubblicazione di mash-up
online. I mash-up possono essere costituiti da contenuti raccolti da più fonti e inseriti in una traccia audio originale. A causa del fatto che la traccia audio è distinta dalla versione originale, il contenuto protetto da copyright in questi mash-up non può essere identificato utilizzando solo le tecniche di fingerprinting audio. In alcuni casi, i mashup combinano la traccia audio di una sorgente video commerciale, ad esempio un film, con un flusso video diverso. In questo caso, un'impronta digitale video non