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dc.contributor.author |
Bouyakoub., Hafidha. |
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dc.contributor.author |
Erroukrma., Asma. |
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dc.date.accessioned |
2021-05-30T11:50:56Z |
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dc.date.available |
2021-05-30T11:50:56Z |
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dc.date.issued |
2016 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/11569 |
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dc.description |
ill.,Bibliogr. |
fr_FR |
dc.description.abstract |
De nos jours, Les images numériques peuvent être copiées, modifiées et réutilisées avec facilité. La détection de copies d'image a donc émergé comme un domaine de recherche important et prometteur dans la gestion des droits numériques. Dans ce mémoire, nous avons étudié les systèmes de détection de copie d'images basées sur le contenu (CBCD). Il repose sur l'extraction des caractéristiques compactes des images de la séquence vidéo. La détection utilise des mesures de similarité pour la décision de la copie ou non copie de la vidéo.
Plus précisément, nous avons présenté dans ce travail les résultats des tests effectués par l'application des descripteurs locaux LBP et ses variantes. Nous avons par la suite démontré que notre système CBCD basé sur le descripteur LBP-TOP uniforme avec un voisinage de 8 et amélioré par l'introduction d'un prétraitement log polaire est robuste après l'avoir testé sur la base de données TRECVID 2009. L'efficacité et la robustesse de la méthode développée sont montrées pour diverses attaques comme la compression H.264/AVC, l'ajout de bruit, la rotation et le retournement sont démontrées au travers des expérimentations réalisées.
Mots clés: Détection de copie video, Descripteur spatio-temporelle, Descripteur LBP, Similarité,
Attaques. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Université Blida 1 |
fr_FR |
dc.subject |
Détection de copie video. |
fr_FR |
dc.subject |
Descripteur spatio-temporelle. |
fr_FR |
dc.subject |
Descripteur LBP. |
fr_FR |
dc.subject |
Similarité. |
fr_FR |
dc.subject |
Attaques. |
fr_FR |
dc.title |
Détection de copié vidéo basée sur le contenu Spatio-temporel. |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
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