초록
동영상 데이터를 내용기반 검색을 하기 위해 비디오 시퀀스를 계층적 분할해야 한다. 컷 검출 알고리즘은 샷을 분류하는 중요한 처리이다. 일반적인 컷 검출 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 카메라의 움직임이나 물체의 움직임에 의해 화면변화가 크면 컷을 오검출 할 수도 있다. 본 논문에서는 컷 예상지점을 먼저 선정하고 컷 예상지점이 실제의 컷인가를 판별한다. 컷 예상지점의 프레임과 이웃 프레임의 특징차를 비교하므로써 실제 컷을 검출하므로 기존 알고리즘보다 오검출을 줄일 수 있다. MPEG비디오 시퀀스에서 DC영상을 추출하여 비교 프레임으로 사용하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 컷 검출율이 높은 것을 확인하였다.
Video sequence should be hierachically classified for the content-based retrieval. Cut detection algorithm is an essential process to classify shots. It is generally difficult for cut detection algorithms to detect cut points since a current frame is compared with a previous one, because movement of camera or object made adrupt scene change. We reduce ratio of failed cut detection so that compare the difference between frames of predicted cut point and their neighbors. In this paper, first we get predicted cut point, then we judge that the predicted cut point is true point or not. And we extracted DC images in MPEG video sequence for comparison. As a result of experiments. We confirmed that the cut detection ratio of the proposed algorithm is higher than of any other algorithms.
