Histogram-based Perceptual Hashing for Slowly Varying Videos

Th increasing number of multimedia data requires techniques to automatically and efficiently identify or verify their content. Perceptual hashing applies. Different approaches exist to extract perceptual hashing of video data. Due to variousness of video data, algorithms designed for different video classes are demanded. In this diploma thesis, we propose a histogrambased perceptual hashing algorithm for slowly varying videos. The simulation results of the implementation show perfect identification performance. Some applications such as localization, classification are presented. Die zunehmende Zahl von Multimediadaten erfordert Techniken, um automatisch und leistungsfähig ihren Inhalt zu identifizieren oder überzuprüfen. Fingerprints trifft zu. Unterschiedliche Möglichkeiten existieren, um Fingerprints von Videodaten zu extrahieren. Wegen der Vielfältigkeit von Videodaten, die Algorithmen, die für unterschiedliche Videokategorien bestimmt sind, werden gebraucht. In dieser Diplomarbeit schlagen wir einen Histogramm-basierten Fingerprintsalgorithmus für langsam variiende Videos vor. Die Ergebnisse der Implementierung zeigen vollkommene Identifikationsleistungen. Einige Anwendungen wie die Lokalisierung oder die Klassifikation werden präsentiert