Ein großflächiges TV-Datensatz für die Erkennung partieller Video-Kopien

Diese Arbeit befasst sich mit der Leistungsbeurteilung der Erkennung partieller Video-Kopien. Mehrere öffentliche Datensätze existieren, die aus Web-Videos zusammengestellt wurden. Das Erkennungsproblem ist inhärent der kontinuierlichen Videoübertragung im Fernsehen. Als Alternative hierzu bietet sich die Verwendung von TV-Datensätzen an, die eine tiefere Skalierbarkeit ermöglichen und eine kontrollierte Degradation erlauben, was eine präzise Leistungsbewertung ermöglicht. In dieser Arbeit präsentieren wir einen neuen TV-Datensatz namens STVD. Er wurde unter Verwendung eines Protokolls entwickelt, das eine skalierbare Aufnahme und eine robuste Groundtruth-Generierung gewährleistet. STVD ist derzeit der größte öffentliche Datensatz für diese Aufgabe mit nahezu 83.000 Videos und einer Gesamtdauer von 10.660 Stunden. In der Arbeit werden Leistungsergebnisse repräsentativer Methoden auf diesem Datensatz vorgestellt, um eine Baseline für den Vergleich zu schaffen.