Hash perceptivo de imagens e sua aplicação na identificação de cópia de vídeo

Abstract

Com o avanço da rede mundial de computadores, arquivos de vídeo e imagem são largamente compartilhados e consumidos por usuários de todo o mundo. Com isso, métodos para identificação desses arquivos surgiram como forma de preservar direitos autorais e de reprodução. A identificação com base no conteúdo ou Hash Perceptivo (Perceptual Hashing) é a técnica capaz de gerar um identificador numérico baseado nas características visuais de uma imagem. Com este identificador, é possível comparar e decidir se duas imagens são iguais, semelhantes, ou diferentes. O presente estudo tem como objetivo testar, por meio de ferramenta desenvolvida pelo autor, a aplicação de algoritmos distintos de Hash Perceptivo de imagens em arquivos de vídeo. Propõe-se o uso de métodos conhecidos de hash perceptivo tais como Average Hash, e Difference Hash, Perceptual Hash e Wavelet Hash. Aplicou-se uma técnica de identificação utilizando um limiar (threshold) de similaridade por meio da distância de Hamming e a combinação dos algorítimos de hash perceptivo para investigação de potencial de cópia. Foi analisado o comportamento do método diante de ataques diversos e os resultados foram detalhados. Conclui-se que é possível utilizar algorítimos de hash perceptivo de imagens para identificação de cópia de vídeo, e obtem-se vantagens na eliminação de falsos positivos quando existe a combinação de mais de um deles preenchendo lacunas de desempenho e vulnerabilidades.

With the event of the Internet, video and image files are widely shared and consumed by users from all over the world. Thus, methods to identify these files have emerged as a way to preserve intelectual and commercial rights. Content based identification or perceptual hashing is the technique capable of generating a numeric identifier from the image characteristics. With this identifier, it is possible compare and decide if two images are equal, similar or different. This study has as objective discuss the application of image perceptual hashing to identify video copies. It proposes the usage of known and public methods such as the Average and Difference Hash that are based on statistics of the image also Phash and Wavelet hash that are based on the image frequency. An identification technique was applied using a Hamming distance similarity threshold and the combination of perceptual hash algorithms for video copy identification. The method was tested by applying several attacks to the candidate video and the results were properly detailed. It is possible to use perceptual hash algorithms for video copy identification, and there are benefits when there is a combination of more than one of them filling performance gaps and vulnerabilities and eliminating false positives.