먼저 결론부터 말하면: pHash는 이미지 수준의 중복 제거와 유사 검색에 더 적합하며, PDQ는 이미지를 위한 고비트 이미지 지문이고, TMK+PDQF 및 그 vPDQ 구현은 동영상을 대상으로 하며 시계열 정보를 포함하는 지문 알고리즘입니다.
공식 문서에서도 오디오 및 비디오 인터페이스를 제공하지만, 비디오 부분은 프레임 단위 해시 시퀀스를 반환하므로 본질적으로 “프레임별 이미지 해시”이며, 명시적인 시계열 인코딩이 부족해 일반적으로 강건한 비디오 매칭보다는 경량 선별에 사용됩니다.
pHash
pHash는 오픈소스 지각 해시 라이브러리로, 오랫동안 이미지 유사 검색에 사용되어 왔으며 DCT와 Marr 웨이블릿 등의 이미지 해시 구현을 제공해 이미지 중복 제거와 근중복 검색 시나리오에 적합합니다.
PDQ
PDQ는 Meta가 오픈소스로 공개한 “photo-hashing” 알고리즘으로, 256비트 이미지 지문을 출력하며 이미지 콘텐츠의 빠르고 임계값 기반 매칭을 위해 설계되어 콘텐츠 리스크 관리와 크로스 플랫폼 공유 라이브러리에서 널리 사용됩니다.
비디오 시나리오에서 PDQ는 “프레임별 지문 추출” 구성 요소로 사용할 수 있지만, 공식 비디오 솔루션은 시계열 모델링과 결합하는 방식을 더 권장합니다(TMK+PDQF/vPDQ 참조).
TMK+PDQF(vPDQ 포함)
TMK+PDQF는 비디오 유사도 알고리즘입니다. 각 프레임에 대해 PDQF(부동소수점 버전 PDQ) 특징을 계산한 뒤, 시간 커널을 통해 두 계층의 고정 길이 기술자를 구성하여 검색 시 먼저 전역 계층을 비교하고, 이어 시계열 계층을 비교함으로써 비디오 수준 매칭의 안정성을 높입니다.
업계 벤치마크와 문서에서는 TMK+PDQF(및 후속 vPDQ)를 오픈소스 비디오 지문 솔루션으로 정의하며, 재인코딩, 해상도 및 비트레이트 변화가 있는 환경에서 비디오 근중복 및 구간 수준 매칭을 대상으로 합니다.