We present a novel, Image Retrieval based Image Watermark (IRIW) framework to identify copyright-violated images in both efficient and accurate manner for large-scale image databases. We first perform a SIFT-based image retrieval method to identify similar images given a query image and store them as an output list. Then we extract watermark patterns and check watermark similarity only for images stored in the list. As a final step, we re-rank images by considering various information available between each image in the list and the query image and by utilizing information even among images in the list. Also, in order to reduce any negative impacts on image retrieval by embedding watermark patterns on images, we propose to use a SIFT-aware image watermark detection method. Compared with the exhaustive method that checks all the images stored in an image database that consists of 10 K images, our method achieves more than two orders of magnitude performance improvement. More importantly, by identifying similar images given a query image and focusing on checking watermark similarities among those similar images, we are able to reduce false positive and false negative cases by a factor of up to two over the exhaustive method.
우리는 대용량의 이미지 데이터베이스에서 저작권을 어긴 이미지를 효과적이고 정확하게 찾아내는 이미지 검색(image retrieval) 기반의 워터마크 검색 방법을 제안한다. SIFT 기반의 이미지 검색 방법을 통해 입력 이미지와 비슷한 이미지를 찾아낸 후 이렇게 만들어진 이미지 리스트들에서 워터마크를 추출하여 워터마크 패턴을 비교한다. 마지막으로 결과 리스트와 입력 이미지간의 정보 및 결과리스트 내의 이미지들간의 정보를 이용하여 리스트를 재 정렬하여 최종 결과 리스트를 만들어낸다. 또한 이미지에 워터마크를 삽입함으로써 생길 수 있는 부작용을 줄이기 위하여 SIFT특성을 고려한 워터마크 방법을 사용할 것을 제안하였다. 이로써 10K개의 이미지로 이루어진 데이터베이스 전체를 모두 검색해보는 방법과 비교하여 우리의 방법은 100배 이상의 속도 향상을 얻을 수 있었다. 또한, 주어진 입력 이미지와 비슷한 이미지에서만 워터마크 패턴 비교를 하게 함으로써, 데이터베이스 전체를 비교하는 방법보다 거짓 양성(false positive) 및 거짓 음성(false negative) 발생률을 최대 2배까지 줄일 수 있었다.
