(Đồ án hcmute) các phương pháp ứng dụng kỹ thuật vcd (video copy detection) trong truyền hình số hiện nay

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CNKT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG CÁC PHƯƠNG PHÁP ỨNG DỤNG KỸ THUẬT VCD (VIDEO COPY DETECTION) TRONG TRUYỀN HÌNH SỐ HIỆN NAY GVHD: PGS.TS PHẠM HỒNG LIÊN SVTH : PHAN NHÂN SKL009963 Tp Hồ Chí Minh, tháng 7/2016 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ BỘ MƠN KỸ THUẬT MÁY TÍNH - VIỄN THƠNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP CÁC PHƯƠNG PHÁP ỨNG DỤNG KỸ THUẬT VCD (VIDEO COPY DETECTION) TRONG TRUYỀN HÌNH SỐ HIỆN NAY Ngành Cơng Nghệ Kỹ Thuật Điện Tử - Truyền Thông Sinh viên : PHAN NHÂN MSSV : 12141606 Hướng dẫn : PGS.TS PHẠM HỒNG LIÊN TP HỒ CHÍ MINH – 7/2016 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN ĐIỆN TỬ BỘ MƠN KỸ THUẬT MÁY TÍNH - VIỄN THÔNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP CÁC PHƯƠNG PHÁP ỨNG DỤNG KỸ THUẬT VCD (VIDEO COPY DETECTION) TRONG TRUYỀN HÌNH SỐ HIỆN NAY Ngành Công Nghệ Kỹ Thuật Điện Tử - Truyền Thông Sinh viên : PHAN NHÂN MSSV : 12141606 Hướng dẫn : PGS.TS PHẠM HỒNG LIÊN TP HỒ CHÍ MINH – 7/2016 THƠNG TIN KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP Thông tin sinh viên Họ tên: Phan Nhân MSSV: 12141606 Email: nhanphan.hcm.6294@gmail.com Điện thoại: 01212.132.810 Thông tin đề tài - Tên đề tài: Các phương pháp ứng dụng kỹ thuật VCD (Video Copy Detection) truyền hình số - Đơn vị quản lý: Bộ mơn Kỹ Thuật Máy Tính - Viễn Thơng, Khoa Điện Điện Tử, Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp Hồ Chí Minh - Thời gian thực hiện: Từ ngày 01 / 03 / 2016 đến ngày 10 / 07 / 2016 - Thời gian bảo vệ trước hội đồng: Ngày 11 / 07 / 2016 Lời cam đoan sinh viên Tôi – Phan Nhân cam đoan LVTN cơng trình nghiên cứu thân tơi hướng dẫn PGS.TS.Phạm Hồng Liên Các kết công bố LVTN trung thực không chép từ cơng trình khác Tp.HCM, ngày tháng năm 2016 SV thực đồ án Phan Nhân Giảng viên hướng dẫn xác nhận báo cáo chỉnh sửa theo đề nghị ghi biên Hội đồng đánh giá Khóa luận tốt nghiệp …………………………………………………………………………………… Xác nhận Bộ Môn Tp.HCM, ngày … tháng … năm 2016 Giáo viên hướng dẫn (Ký, ghi rõ họ tên học hàm - học vị) BẢN NHẬN XÉT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP (Dành cho giảng viên hướng dẫn) Đề tài: Các phương pháp ứng dụng kỹ thuật VCD truyền hình số Sinh viên thực hiện: Phan Nhân MSSV: 12141606 Giảng viên hướng dẫn: PGS.TS Phạm Hồng Liên Nhận xét bao gồm nội dung sau đây: Tính hợp lý cách đặt vấn đề giải vấn đề; ý nghĩa khoa học thực tiễn: Đặt vấn đề rõ ràng, mục tiêu cụ thể; đề tài có tính mới, cấp thiết; đề tài có khả ứng dụng, tính sáng tạo Phương pháp thực hiện/ phân tích/ thiết kế: Phương pháp hợp lý tin cậy dựa sở lý thuyết; có phân tích đánh giá phù hợp; có tính tính sáng tạo Kết thực hiện/ phân tích đánh giá kết quả/ kiểm định thiết kế: Phù hợp với mục tiêu đề tài; phân tích đánh giá / kiểm thử thiết kế hợp lý; có tính sáng tạo/ kiểm định chặt chẽ đảm bảo độ tin cậy Kết luận đề xuất: Kết luận phù hợp với cách đặt vấn đề, đề xuất mang tính cải tiến thực tiễn; kết luận có đóng góp mẻ, đề xuất sáng tạo thuyết phục Hình thức trình bày bố cục báo cáo: Văn phong quán, bố cục hợp lý, cấu trúc rõ ràng, định dạng mẫu; có tính hấp dẫn, thể lực tốt, văn trau chuốt Kỹ chuyên nghiệp tính sáng tạo: Thể kỹ giao tiếp, kỹ làm việc nhóm, kỹ chuyên nghiệp khác việc thực đề tài Tài liệu trích dẫn Tính trung thực việc trích dẫn tài liệu tham khảo; tính phù hợp tài liệu trích dẫn; trích dẫn theo dẫn APA Đánh giá trùng lặp đề tài Cần khẳng định đề tài có trùng lặp hay khơng? Nếu có, đề nghị ghi rõ mức độ, tên đề tài, nơi công bố, năm công bố đề tài công bố Những nhược điểm thiếu sót, điểm cần bổ sung chỉnh sửa 10 Nhận xét tinh thần, thái độ học tập, nghiên cứu sinh viên Đề nghị giảng viên hướng dẫn Ghi rõ: “Báo cáo đạt/ không đạt yêu cầu khóa luận tốt nghiệp kỹ sư, phép/ khơng phép bảo vệ khóa văn tốt nghiệp” Tp HCM, ngày … tháng … năm 2016 Người nhận xét (Ký ghi rõ họ tên) LỜI CẢM ƠN Trên thực tế khơng có thành công mà không gắn liền với hỗ trợ, giúp đỡ dù hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp người khác Trong suốt thời gian từ bắt đầu học tập giảng đường đại học đến nay, em nhận nhiều quan tâm, giúp đỡ q Thầy Cơ, gia đình bạn bè Với lòng biết ơn sâu sắc nhất, em xin gửi đến quý Thầy Cô Khoa Điện – Điện Tử trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM với tri thức tâm huyết để truyền đạt vốn kiến thức quý báu cho chúng em suốt thời gian học tập trường Em xin chân thành cảm ơn PGS.TS.Phạm Hồng Liên tận tâm hướng dẫn em qua buổi học lớp buổi nói chuyện, thảo luận lĩnh vực sáng tạo nghiên cứu khoa học Nếu khơng có lời hướng dẫn, dạy bảo em nghĩ đồ án em khó hồn thiện Một lần nữa, em xin chân thành cảm ơn cô Đồ án thực khoảng thời gian 12 tuần Bước đầu vào thực tế, tìm hiểu lĩnh vực sáng tạo nghiên cứu khoa học, kiến thức em hạn chế cịn nhiều bỡ ngỡ Do vậy, khơng tránh khỏi thiếu sót điều chắn, em mong nhận ý kiến đóng góp quý báu quý Thầy Cô bạn học lớp để kiến thức em lĩnh vực hồn thiện Sau cùng, em xin kính chúc quý Thầy Cô Khoa Điện – Điện Tử cô Phạm Hồng Liên thật dồi sức khỏe, niềm tin để tiếp tục thực sứ mệnh cao đẹp truyền đạt kiến thức cho hệ mai sau Trân trọng TP HCM, ngày tháng năm 2016 Sinh viên thực (ký ghi họ tên) Phan Nhân v TÓM TẮT Thế kỉ 21, kỉ khoa học kĩ thuật, số hóa, cơng nghệ máy tính viễn thơng, người ngày hồn thiện chất lượng thiết bị truyền liệu số, thiết bị lưu trữ cho phép chép nội dung ứng dụng cách dễ dàng nhanh chóng Các nguồn liệu phục vụ nhu cầu khám phá, học tập, giải trí người âm thanh, hình ảnh, văn bản, truy cập phân phối đơn giản rộng khắp Tuy đem đến nhiều lợi ích cho người vấn đề quan trọng đặt vấn đề quyền quyền sỡ hữu đa số ứng dụng định dạng khơng bảo mật Vì vậy, cơng nghệ bảo vệ quyền xác thực quyền sỡ hữu trí tuệ quan tâm đặt biệt mục tiêu nghiên cứu nhiều tổ chức khoa học Trong đồ án này, tập trung nghiên cứu phương pháp sử dụng việc phát ứng dụng lĩnh vực truyền hình số khả ứng dụng phương pháp Các vấn đề tập trung nghiên cứu đồ án : - Tổng quan vấn đề bảo vệ quyền lĩnh vực truyền hình số - Tổng quan họ nén video số MPEG - Phương pháp phát nội dung chép VCD (video copy detection) - Mô đánh giá MATLAB vi Mục Lục LỜI CẢM ƠN v TÓM TẮT vi DANH MỤC HÌNH ix DANH MỤC BẢNG xi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT xii CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 GIỚI THIỆU 1.2 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 1.3 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1.6 BỐ CỤC CỦA ĐỒ ÁN CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 VẤN ĐỀ BẢO VỆ BẢN QUYỀN HIỆN NAY VÀ HỆ THỐNG TRUYỀN HÌNH SỐ QUẢNG BÁ 2.1.1 Vấn đề bảo vệ quyền 2.1.2 Hệ thống truyền hình số quảng bá 2.1.2.1 Tỉ lệ khung hình 2.1.2.2 Độ phân giải hình 2.2 TỔNG QUAN VỀ HỌ NÉN VIDEO SỐ MPEG 2.2.1 Chuẩn JPEG 2.2.2 MPEG chuẩn MPEG 12 2.2.2.1 Nén ảnh 14 2.2.2.2 Nén liên ảnh 16 2.2.3 Phép biến đổi cosin rời rạc DCT (Discrete cosine transform) 20 2.2.4 Lượng tử hóa 22 2.2.5 Quét zig-zag 23 2.2.6 Mã hóa độ dài chạy (RLC) 24 2.2.7 Điều xung vi sai – DPCM (Differential Pulse Code Modulation) 25 2.3 TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT WATERMARKING (THỦY ẤN) 25 2.3.1 Các tiêu chí cần có thuật tốn Watermarking [22, 24] 26 2.3.2 Các ứng dụng Watermarking [29] 28 2.4 CÁC GIẢI THUẬT VIDEO COPY DETECTION (VCD) 28 vii CHƯƠNG CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN VIDEO SAO CHÉP TRONG LĨNH VỰC TRUYỀN HÌNH SỐ 32 3.1 VCD ỨNG DỤNG ĐẶC TRƯNG CỤC BỘ BẤT BIẾN 32 3.1.1 Phương pháp trích chọn đặc trưng cục bất biến (Scale-Invariant Feature Transform – SIFT) [1] 32 3.1.1.1 Phát điểm cực trị Scale-Space [1] 33 3.1.1.2 Định vị điểm hấp dẫn 35 3.1.1.3 Xác định hướng cho điểm hấp dẫn 35 3.1.1.4 Mô tả điểm hấp dẫn (Keypoint descriptor) 35 3.1.2 Ứng dụng SIFT hệ thống VCD 36 3.2 PHƯƠNG PHÁP VIDEO COPY DETECTION SỬ DỤNG BIẾN ĐỔI DCT [1] 38 3.3 PHƯƠNG PHÁP VCD SỬ DỤNG VECTOR CHUYỂN ĐỘNG 42 3.3.1 Ứng dụng vector chuyển động tìm kiếm video 42 3.3.2 Các phương pháp dò tìm vector chuyển động 43 3.3.2.1 Giải thuật tìm kiếm vét cạn ES – Exhaust Search [1] 46 3.3.2.2 Giải thuật tìm kiếm thích nghi dạng thánh giá ARPS (Adaptive Rood Pattern Search) 47 CHƯƠNG MÔ PHỎNG 49 4.1 ĐẶT VẤN ĐỀ MÔ PHỎNG 49 4.2 LƯU ĐỒ GIẢI THUẬT 50 4.3 HƯỚNG GIẢI QUYẾT VÀ THỰC HIỆN MÔ PHỎNG 52 4.4 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 58 CHƯƠNG KẾT LUẬN 60 5.1 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỒ ÁN 60 5.1.1 Kết đạt 60 5.1.2 Hạn chế đồ án 60 5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỒ ÁN 61 PHỤ LỤC 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 69 viii DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Minh họa giải thuật VCD dựa phân tích ảnh DC kết hợp vector chuyển động Hình 2.1 Sơ đồ khối hệ thống phát video copy dựa VCD Hình 2.2 Sơ đồ khối tổng quát hệ thống truyền hình số Hình 2.3 Quá trình phát triển họ MPEG 13 Hình 2.4 Minh họa trình nén ảnh 14 Hình 2.5 Minh họa trình xấp xỉ bù chuyển động 16 Hình 2.6 Các vector chuyển động ảnh bù chuyển động 17 Hình 2.7 Các thơng tin Macroblock sau mã hóa 18 Hình 2.8 Cấu trúc luồng video nén theo chuẩn MPEG 19 Hình 2.9 Quét zig-zag hệ số lượng tử hóa DCT 24 Hình 2.10 Sơ đồ chung hệ thống nhúng watermark 26 Hình 2.11 Minh họa q trình thực VCD cho tín hiệu video số 29 Hình 3.1 Kim tự tháp Gaussian DoG 33 Hình 3.2 Minh họa trình tìm điểm hấp dẫn SIFT 35 Hình 3.3 Mơ tả điểm hấp dẫn vector đặc trưng 36 Hình 3.4 Vector đặc trưng SIFT ảnh DC 36 Hình 3.5 So sánh ảnh sử dụng đặc trưng SIFT 37 Hình 3.6 Minh họa trình tạo ảnh DC 38 Hình 3.7 Các ứng dụng kỹ thuật ảnh DC 39 Hình 3.8 Quá trình đặc trưng kỹ thuật tương quan hang 40 Hình 3.9 Các frame đoạn video 43 ix 4.4 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Đồ án thực tìm kiếm video sở liệu bao gồm 18 đoạn video với dung lượng tổng 142.872 Mbyte Để đánh giá thời gian thực giải thuật tách đặc trưng, tác giả áp dụng phương pháp MV, Rank Level SIFT cho tệp 100 ảnh DC (88x60) Thời gian xử lý liệt kê bảng 4.1 Bảng 4.1 Thời gian thực giải thuật trích xuất Thời gian thực Phương pháp SIFT ~7.2 s Phương pháp MV ES ARPS ~61s ~10s Phương pháp Rank Level ~1s Có thể thấy thời gian thực giải thuật tìm kiếm MV tương đối lâu Nếu sử dụng phương pháp vét cạn (ES) thời gian xử lý 100 ảnh 61s, sử dụng giải thuật tìm kiếm thích nghi ARPS thời gian xử lý lại 10s Giải thuật trích suất đặc trưng SIFT địi hỏi 7.2s để xử lý 100 keyframes Phương pháp Rank Level có mức độ phức tạp thấp nên thời gian xử lý ~1s Để khảo sát mức độ xác hệ thống VCD, tác giả đưa vào hệ thống 32 video truy vấn Các video biến đổi từ phiên gốc với mục đích tạo video copy Các phiên gốc biển đổi sau: làm mờ, thay đổi độ tương phản, xoay hình, thêm nhiễu (đốm đen trắng) thay đổi kích thước Độ xác nhận dạng video truy vấn liệt kê bảng 4.2 Bảng 4.2 Mức độ xác phương pháp nghiên cứu đồ án Phương pháp nhận dạng Mức độ xác Rank Level MV SIFT 94% 85% 94% PP Đề xuất (Tổng hợp) 97% Phương pháp Rank Level đơn giản cho kết nhận dạng xác tương đối cao Phương pháp so sánh video dựa MV có mức độ xác thấp nhất, nhiên, thay đổi ngưỡng so sánh, mức độ xác cải thiện Điều cho phương pháp sử dụng đặc trưng SIFT Chính 58 vậy, để tăng cường chất lượng hệ thống VCD phải tiến tới sử dụng ngưỡng so sánh thích nghi Phương pháp đưa định dựa q trình phân tích tổng hợp ba kết nhận dạng theo MV, Rank Level SIFT dự đốn, có mức độ xác cao Đây kết mong muốn đồ án 59 CHƯƠNG KẾT LUẬN 5.1 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỒ ÁN 5.1.1 Kết đạt Đồ án nghiên cứu tổng quan phương pháp VCD khác nhau, đặc biệt sâu vào phân tích khả ứng dụng nhiều dạng đặc trưng có tín hiệu video nhằm tăng mức độ xác nhận dạng video Các đặc trưng lựa chọn sử dụng hệ thống VCD tác giả đề xuất phải phù hợp tối đa với chuẩn nén video số phổ biến MPEG Để đạt đươc mục đích trên, đặc trưng trích xuất bao gồm: độ chói trung bình vùng ảnh tạo nên vector Rank Level, đặc trưng SIFT MV Phương pháp nhận dạng video-copy đề xuất đồ án sử dụng ba loại đặc trưng để đưa kết nhận dạng Kết mô thu cho thấy phương pháp đề xuất có tỷ lệ nhận dạng xác cao (hơn 90%) Để cải thiện thời gian phân tích tìm kiếm video, đặc trưng trích xuất từ keyframe ảnh DC, có kích thước nhỏ trích từ luồng MPEG mà khơng cần giải nén Phương pháp tìm kiếm MV thích nghi ARPS sử dụng làm giảm đáng kể thời gian tính toán 5.1.2 Hạn chế đồ án Tuy nhiên, thời gian thực kiến thức hạn chế, nên đồ án tồn số nhược điểm sau: 1- Cơ sở liệu video gốc cịn nhỏ, số mức độ xác nhận dạng chưa hồn tồn xác 2- Chưa lập trình khối tách cảnh quay khung chính, video CSDL cảnh quay tách biệt 3- Như đề cập chương 4, video truy vấn có nội dung giống video gốc, phát phương pháp VCD, thơng số độ nét, kích thước hay góc xoay khác biệt kết luận video copy, video copy 60 thực kỹ thuật đại, tiên tiến khơng có sai lệch với gốc cần phát triển kỹ thuật phát 5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỒ ÁN Thông qua vấn đề nghiên cứu luận văn, hướng phát triển đồ án sau: - “Nghiên cứu giải thuật thay đổi ngưỡng so sánh thích nghi để làm tăng hiệu hệ thống VCD” - “ Tối ưu thời gian hiệu hoạt động hệ thống VCD thực tế” - “Các phương pháp ứng dụng kỹ thuật VCD với ngưỡng so sánh cần thiết vào thực tế để đạt hiệu suất phân biệt cao nhất” (gần tuyệt đối) 61 PHỤ LỤC Code chương trình GUI_Match function varargout = GUI_Match(varargin) % GUI_MATCH MATLAB code for GUI_Match.fig % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, 'gui_Singleton', gui_Singleton, 'gui_OpeningFcn', @GUI_Match_OpeningFcn, 'gui_OutputFcn', @GUI_Match_OutputFcn, 'gui_LayoutFcn', [] , 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % - Executes just before GUI_Match is made visible function GUI_Match_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject; Thres_Sift = str2double(get(handles.Thres_Sift,'string')); if isnan(Thres_Sift) set(handles.Thres_Sift,'string','50'); end Thres_MV = str2double(get(handles.Thres_MV,'string')); if isnan(Thres_MV) set(handles.Thres_MV,'string','0.4'); end Thres_Rank = str2double(get(handles.Thres_Rank,'string')); if isnan(Thres_Rank) set(handles.Thres_Rank,'string','0.9'); end Number_video = str2double(get(handles.Number_video,'string')); if isnan(Number_video) set(handles.Number_video,'string','3'); end guidata(hObject, handles); % UIWAIT makes GUI_Match wait for user response (see UIRESUME) 62 % uiwait(handles.figure1); % - Outputs from this function are returned to the command line function varargout = GUI_Match_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output; % - Executes on selection change in listbox1 function listbox1_Callback(hObject, eventdata, handles) % % - Executes during object creation, after setting all properties function listbox1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end % - Executes on button press in pushbutton1 function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) clc [FileName,PathName] = uigetfile('e:\Database\Query\*.avi','Select the query video'); global query_video; query_video = strcat(PathName,FileName); tic Query_mat_creator(query_video ); toc [~,name, ext] = fileparts(FileName); myVideo = VideoReader(query_video); F = read(myVideo, 1); axes(handles.axes7); imshow(F); global Name_mat; Name_mat = strcat(PathName,name,'.mat'); %mat = load(Name_mat); load gong.mat sound(y,Fs); % - Executes on button press in pushbutton3 function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) set(handles.listbox6, 'String', ''); set(handles.listbox2, 'String', ''); set(handles.listbox4, 'String', ''); set(handles.listbox5, 'String', ''); cla(handles.axes2); cla(handles.axes3); cla(handles.axes4); cla(handles.axes5); thres_sift = str2num(get(handles.Thres_Sift,'String')); 63 thres_MV = str2num(get(handles.Thres_MV,'String')); thres_rank = str2num(get(handles.Thres_Rank,'String')); NumberVideo = str2num(get(handles.Number_video,'String')); global Name_mat; Query = load(Name_mat); % Query video Files = dir('e:\Database\Mat_files\*.mat'); Video_match; ListOfImageNames = get(handles.listbox5, 'string'); N= length(ListOfImageNames); if N == baseImageFileName = strcat(cell2mat(ListOfImageNames(2)),'.avi'); fullImageFileName = ['E:\Database\', baseImageFileName]; % Prepend folder myVideo = VideoReader(fullImageFileName); Frame = read(myVideo, 1); axes(handles.axes2); imshow(Frame); end if N == baseImageFileName = strcat(cell2mat(ListOfImageNames(2)),'.avi'); fullImageFileName = ['E:\Database\', baseImageFileName]; % Prepend folder myVideo = VideoReader(fullImageFileName); Frame = read(myVideo, 1); axes(handles.axes2); imshow(Frame); baseImageFileName = strcat(cell2mat(ListOfImageNames(3)),'.avi'); fullImageFileName = ['E:\Database\', baseImageFileName]; % Prepend folder myVideo = VideoReader(fullImageFileName); Frame = read(myVideo, 1); axes(handles.axes3); imshow(Frame); end if N == baseImageFileName = strcat(cell2mat(ListOfImageNames(2)),'.avi'); fullImageFileName = ['E:\Database\', baseImageFileName]; % Prepend folder myVideo = VideoReader(fullImageFileName); Frame = read(myVideo, 1); axes(handles.axes2); imshow(Frame); baseImageFileName = strcat(cell2mat(ListOfImageNames(3)),'.avi'); fullImageFileName = ['E:\Database\', baseImageFileName]; % Prepend folder myVideo = VideoReader(fullImageFileName); Frame = read(myVideo, 1); axes(handles.axes3); 64 imshow(Frame); baseImageFileName = strcat(cell2mat(ListOfImageNames(4)),'.avi'); fullImageFileName = ['E:\Database\', baseImageFileName]; % Prepend folder myVideo = VideoReader(fullImageFileName); Frame = read(myVideo, 1); axes(handles.axes4); imshow(Frame); end if N == baseImageFileName = strcat(cell2mat(ListOfImageNames(2)),'.avi'); fullImageFileName = ['E:\Database\', baseImageFileName]; % Prepend folder myVideo = VideoReader(fullImageFileName); Frame = read(myVideo, 1); axes(handles.axes2); imshow(Frame); baseImageFileName = strcat(cell2mat(ListOfImageNames(3)),'.avi'); fullImageFileName = ['E:\Database\', baseImageFileName]; % Prepend folder myVideo = VideoReader(fullImageFileName); Frame = read(myVideo, 1); axes(handles.axes3); imshow(Frame); baseImageFileName = strcat(cell2mat(ListOfImageNames(4)),'.avi'); fullImageFileName = ['E:\Database\', baseImageFileName]; % Prepend folder myVideo = VideoReader(fullImageFileName); Frame = read(myVideo, 1); axes(handles.axes4); imshow(Frame); baseImageFileName = strcat(cell2mat(ListOfImageNames(5)),'.avi'); fullImageFileName = ['E:\Database\', baseImageFileName]; % Prepend folder myVideo = VideoReader(fullImageFileName); Frame = read(myVideo, 1); axes(handles.axes5); imshow(Frame); end function Thres_Sift_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to Thres_Sift (see GCBO) % - Executes during object creation, after setting all properties function Thres_Sift_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end function Thres_Rank_Callback(hObject, eventdata, handles) function Thres_Rank_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) 65 if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end function Thres_MV_Callback(hObject, eventdata, handles) % - Executes during object creation, after setting all properties function Thres_MV_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end function Number_video_Callback(hObject, eventdata, handles) % - Executes during object creation, after setting all properties function Number_video_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end % - Executes on button press in pushbutton4 % - If Enable == 'on', executes on mouse press in pixel border % - Otherwise, executes on mouse press in pixel border or over pushbutton1 function pushbutton1_ButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles) % if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end % - Executes on selection change in listbox2 function listbox2_Callback(hObject, eventdata, handles) function listbox2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) % if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end % - Executes on selection change in listbox4 function listbox4_Callback(hObject, eventdata, handles) % - Executes during object creation, after setting all properties function listbox4_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) 66 set(hObject,'BackgroundColor','white'); end % - Executes on selection change in listbox5 function listbox5_Callback(hObject, eventdata, handles) Selected = get(handles.listbox5, 'value'); ListOfImageNames = get(handles.listbox5, 'string'); % Get just the one that was selected baseImageFileName = strcat(cell2mat(ListOfImageNames(Selected)),'.avi'); fullImageFileName = ['E:\Database\', baseImageFileName]; % Prepend folder %[folder, baseFileName, extension] = fileparts(fullImageFileName); % Read the file into a MATLAB movie structure %myVideo = VideoReader(fullImageFileName); %numberFrames = myVideo.NumberOfFrames; mplay(fullImageFileName); % - Executes during object creation, after setting all properties function listbox5_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end % - Executes on selection change in listbox6 function listbox6_Callback(hObject, eventdata, handles) % Hints: contents = cellstr(get(hObject,'String')) returns listbox6 contents as cell array % contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from listbox6 % - Executes during object creation, after setting all properties function listbox6_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white'); end % - Executes on button press in pushbutton6 function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles) global query_video; mplay(query_video); % - Executes on button press in pushbutton7 function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles) ListBoxCheck = get(handles.listbox5,'String',2); Name_video = strcat('e:\Database\',ListBoxCheck,'.avi'); mplay(Name_video); % - Executes on button press in radiobutton1 function radiobutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) function radiobutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) 67 function radiobutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) % - Executes on button press in pushbutton8 function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton8 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) clear clc close all; % - Executes on button press in pushbutton9 function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton9 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB Database_creat; load gong.mat sound(y,Fs); % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % - Executes on mouse press over axes background function axes6_ButtonDownFcn(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to axes6 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % - Executes during object creation, after setting all properties function axes6_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) imshow('hinh_nen.bmp'); % Hint: place code in OpeningFcn to populate axes6 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt: [1] Nguyễn Thị Quỳnh Trâm (2015) – Luận văn Thạc sĩ “Nghiên cứu phương pháp phát ứng dụng lĩnh vực truyền hình số”, Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng, TP.HCM [22] Nguyễn Anh Đức (2011) – Luận văn Cao học “Nghiên cứu xác định quyền ảnh số kỹ thuật Thủy vân số (Digital Watermarking)”, Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng, TP.HCM [23] TS Nguyễn Thanh Bình, ThS Võ Nguyễn Quốc Bảo (2007), Sách hướng dẫn học tập: Xử lý âm hình ảnh, Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng, TP.HCM [24] Nguyễn Văn Tánh (2012) – Báo cáo tiểu luận “ Tìm hiểu kỹ thuật Watermarking truyền thơng đa phương tiện”, Đại học Bách Khoa Hà Nội [29] https://vi.wikipedia.org/ - trang “Bách khoa toàn thư” online tiếng Việt Tài liệu tiếng Anh: [2] A.Ahmed, S.Bekhet, A.Hunter (2013), “Video matching using DC- image and local features”, Proceedings of the World Congresson Engineering, UK ,pp.2209–2214 [3] Kasım Tasdemir A Enis Çetin (2014), “Content-based video copy detection based on motion vectors estimated using a lower framerate”, IEEE ICPR Conference in Istanbul , © Springer-Verlag London [4] Zhu Liu, Tao Liu, David Gibbon, Behzad Shahraray (2010), “Effective and Scalable Video Copy Detection”, Multimedia Information Retrieval’10 , USA, pages 119-128 [5] Hang-Bong Kang (2003), “Affective Content Detection using HMMs”, Multimedia '03 Proceedings of the eleventh ACM international conference on Multimedia , California, U.S.A, p.p 259-262 [6] Weiming Hu, Nianhua Xie, Li Li, Xianglin Zeng (November2011), “Stephen Maybank A Survey on Visual Content-Based Video Indexing and Retrieval”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part C: Applications and reviews, Vol.41, No.6, p.p 797 -819 [7] Arun Hampapur Ki-Ho Hyun, Ruud Bolle (2002), “Comparison of Sequece Matching Techniques for Video Copy Detection”, Storage and 69 Retrieval for Media Databases 2002 proceedings of SPIE Vol 4676, pages 194201 [8] Payal R Shete, Girija G Chiddarwar (May-Jun 2014) , “A Survey Of Sign Based Image Copy Detection Methods”, IOSR Journal of Computer Engineering (IOSR-JCE) , Volume 16, Issue 3, Ver II, p.p 73-77 [9] Julien Law-To, Li Chen, Alexis Joly, Laptev Ivan, Buisson O., GouetBrunet V., Boujemaa, Stentiford F (2007) , “ Video copy detection:a comparative study” , CIVR ’07 proceedings of the 6th ACM International Conference on Image and Video Retrieval , New York, USA, pp 371–378 [10] Chan E., Panchanathan S (1993), “Review of block matching based motion estimation algorithms for video compression”, Electrical and Computer Engineering, Canadian Conference on vol 1, pp.151–154 [11] Fitri arnia, Agustinus Ifan, Khairul Munadi, Massaki Fujiyoshi, Hitoshi Kia (2011), “Content based image copy detection based on sign of wavelet coefficient”, International Workshop on Advanced Image Technology [12] Dr Indumathi J, Amala S.P (2014) , “State-of-The-Art in Block based Copy Move Forgery Detection”, Intl Conf on Cryptography and Security 2014, p.p 7-11 [13] B Coskun, B Sankur, N Memon (2006), “Spatio-temporal transformbased video hashing”, Ieee Transactions on Multimedia, p.p1190–1208 [14] Mei-Chen Yeh, Kwang-Ting Cheng, “A Compact, Effective Descriptor for Video Copy Detection “, 17th ACM international conference on Multimedia , USA, pages 633-636 [15] K.Girija, R.Maheswaran, P.Sabarinathan (2014), “Copy Frame Detection in Video by Using Data Mining Techniques”, International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering Vol.2,p.p 1279-1285 [16] A.Altadmri, A.Ahmed (2013), “A framework for automatic semantic video annotation”, Multimedia Appl Tools 64(2), p.p 1–25 [17] J.Meng, Y.Juan, S.F.Chang (1995), “Scene change detection in a MPEG compressed video sequence “, IS&T/SPIE Symposium Proceedings 70 [18] David G Lowe (2004), “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints”, International Journal of Computer Vision 60(2), p.p 91–110 [19] Jurandy Almeida, Neucimar J Leite, and Ricardo da S Torres, “Comparison of video sequences with histograms of motion patterns”, 18th IEEE International Conference on Image Processing, p.p 3673-3676 [20] Dinkar N Bhat , Shree K Nayar (1998), “Ordinal Measures for Image Correspondence”, IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence vol.20 no.4, p.p 415-423 [21] S Lakshmi, V Sankaranarayanan (2011) “Robust Key Points Matching by Ordinal Measure”, T.-h Kim et al (Eds.): SIP 2011, CCIS 260, pp 346–355 [25] Aroh Barjatya (2004), “Block Matching Algorithms For Motion Estimation”, Student Member IEEE [26] Bernd Girod, “Motion estimation for video compressor”, EE398A Image and Video Compression [27] Pavankumar Gorpuni (2009), “Development of fast motion estimation algorithms for video compression”, Department of electronics and communication, India [28] Mohamed Aly(2006), “ Face Recognition using SIFT Features”, AlyCNS186 Term Project Winter 71 S K L 0