Un grand jeu de données vidéo pour la détection de copies partielles de vidéos

Ce papier s'intéresse à l'évaluation des performances de la détection de copies partielles de vidéos. Plusieurs jeux de données publics existent, spécifiquement conçus à partir de vidéos issues du web. Le problème de détection est intrinsèquement lié à la diffusion vidéo continue. Une alternative consiste donc à traiter des jeux de données télévisuelles, offrant une plus grande échelle de scalabilité ainsi qu’un contrôle précis des dégradations, permettant ainsi une évaluation fine des performances. Dans ce travail, nous proposons un nouveau jeu de données télévisuelles appelé STVD. Ce dernier a été conçu selon un protocole assurant une capture scalable et une vérification des vérités terrain robuste. STVD est actuellement le plus grand jeu de données public disponible pour cette tâche, comprenant près de 83 000 vidéos pour une durée totale de 10 660 heures. Les résultats d’évaluation des performances de méthodes représentatives sur ce jeu de données sont présentés dans le papier, afin d’établir une référence de comparaison.