초록
컷 검출은 내용기반 검색에 필요한 인덱싱을 위해 수행되어야 하는 기초 작업으로 이를 위한 매우 다양한 기법들이 제안된바 있다. 그러나 기존의 연구에서는 대부분 고정된 하나의 임계값을 사용하기 때문에 통영상의 종류나 내용에 따라 최적의 임계값을 정해야만 하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 컷 검출 간격의 확률적인 분포에 따라 임계값을 조절하며 컷이 발생하면 이전 컷과의 간격과 특징값 차이를 다음 컷 검출을 위한 임계값 설정에 반영하는 가변형 동적 임계값 방법을 제안한다. 이를 위해 임계값 조절에 필요한 인자 값들을 실행시간에 구하는 방법과 이를 사용한 컷 검출 알고리즘을 제시한다. 또한 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 오 검출율을 줄일 수 있어 효율적임을 보인다.
Video scene segmentation is fundamental role for content based video analysis and many kinds of scene segmentation schemes have been proposed in previous researches. However, there is a problem, which is to find optimal threshold value according to various kinds of movies and its content because only fixed single threshold value usually used for cut detection. In this paper, we proposed the variable dynamic threshold method, which change the threshold value by a probability distribution of cut detection interval and information of frame feature differences and cut detection interval in previous cut detection is used to determine the next cut detection. For this, we present a cut detection algorithm and a parameter generation method to change the threshold value in runtime. We also show the proposed method, which can minimize fault alarm rate than the existing methods efficiently by experimental results.
