In pattern recognition, images are often used for classification, detection and localization of objects. These can be obtained by various electronic devices (scanners and digital cameras) or generated synthetically. Using images as a tool can solve the problem of video copies detection, which is to determine if a video was created from another. A copy is an exact duplicate of the video because it can present some transformation of the original such as dimensional changes in the intensity of the colors or contain noise. The video copies detection has important applications currently, including copyright protection, detection of known sequences in a continuous transmission (eg, television commercials), and removal of multiple copies of a collection of videos, the organization results in a search engine for videos and detection of common sequences for a video editing system. The video copies detection is not a simple task because it involves several stages including data acquisition, extraction of features and classification. The data acquisition is desired video information, such as your audio or images belong to is called frames. In some cases the size of the information is so high that detection of copies is computationally very expensive. To solve this problem, a selection of the most relevant characteristics of the extracted information is carried despise those that are less significant, but sometimes this will cause an increase in the error rate. Among the most important features are color histograms and edges, the entropy of the images and audio as well as the detection of points of interest.
En el reconocimiento de patrones, las imágenes son frecuentemente utilizadas para la clasificación, detección o localización de objetos. Estas pueden ser obtenidas por diversos dispositivos electrónicos (escáneres o cámaras digitales) o generadas sintéticamente. Utilizando las imágenes como herramienta se puede resolver el problema de la detección de copias de video, que consiste en determinar si un video fue creado a partir de otro. Una copia no es un duplicado exacto del video ya que puede presentar alguna transformación del original como son cambios en las dimensiones, en la intensidad de los colores o contener ruido. La detección de copias de video tiene importantes aplicaciones actualmente, entre ellas la protección de derechos de autor, la detección de secuencias conocidas en una transmisión continua (por ejemplo, comerciales en televisión), la eliminación de múltiples copias en una colección de videos, la organización de resultados en un motor de búsqueda de videos y la detección de secuencias comunes para un sistema de edición de videos. La detección de copias de video no es una tarea simple debido a que comprende varias etapas entre ellas la adquisición de datos, la extracción de sus características y su clasificación. En la adquisición de datos se desea obtener información del video, por ejemplo su audio o imágenes pertenecientes a esté, llamados cuadros. En algunos casos las dimensiones de la información es tan elevada que la detección de copias es computacionalmente muy costosa. Para resolver este problema se realiza una selección de las características más relevantes de la información extraída, desprecian aquellas que son menos significativas, aunque en algunas ocasiones esto provocará un aumento en la tasa de error. Entre las características más importantes se encuentran los histogramas de colores y aristas, la entropía de las imágenes y del audio así como la detección de puntos de interés.
