Konzeption eines ETL-Prozesses zur Ermittlung von Kennzahlen aus Videos als Vorbereitungsschritt einer Plagiatserkennung

Abstract

Medien mit zunehmender Geschwindigkeit hochgeladen. Plagiat, oder das unautorisierte Kopieren von Inhalten, ist ein ernstes gesellschaftliches Problem im Bereich des Internets und der Multimediatechnologien. In dieser Forschungsarbeit schlagen wir eine Methode vor, um Merkmale aus Videos zu extrahieren und Plagiate zu erkennen. Dieses Framework stützt sich auf lokale Merkmale, um einzelne Videos im Vergleich zu in der Datenbank gespeicherten Videos zu identifizieren. Es erfordert eine Untersuchung der aktuellen Methoden zur Erkennung von Plagiaten in Videos, einen Vergleich dieser Methoden anhand geeigneter Leistungskennzahlen und die Identifizierung offener Herausforderungen. Diese Arbeit stellt einen ETL-Prozess zur Erkennung von Plagiaten in Videos vor. Sie extrahiert relevante Daten aus dem Video wie Audio, Frames und Text. Dann werden die Daten transformiert, um einen zuverlässigen Satz von Merkmalen zu extrahieren, der bei der Vergleich von Videos verwendet wird. Am Ende werden die extrahierten und transformierten Daten in einer geeigneten Datenbank gespeichert, die schnelle Vergleiche zwischen einem neuen Video und den bereits hinzugefügten Videos ermöglicht