초록
본 논문에서는 자기상관 함수와 에지 히스토그램 비교법을 이용하여 동영상 전환점을 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 기존에는 컬러 히스토그램 비교법을 많이 사용하였으나, 급격한 조명 변화에 민감하고 컬러 히스토그램 분포가 비슷한 부분의 장연 전환을 놓칠 있다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 자기상관과 에지 히스토그램 비교법을 사용하면 조명 변화에 의한 장면전환이 잘못 검출되는 것을 방지 할 수 있다 제안한 기법의 성능평가를 위하여 광고, 뉴스, 드라마, 애니메이션 등 다양한 비디오 데이터에 가지고 실험한 결과, 컬러 히스토그램 비교법보다 Recall에서는 약 10%, Precision 에서는 약 17% 성능이 향상되었다 특히 카메라 기법 중의 Fade 와 Zoon In/out 에 좋은 성능을 보인다.
While the management of digital contents is getting more and more important, many researchers have studied about scene change detection algorithms to reduce similar scenes in the video contents and to efficiently summarize video data. The algorithms using histogram and pixel information are found out as being sensitive to light changes and motion. Therefore, visual rhythm gets used in recent work to solve this problem, which shows some characteristics of scenes and requires even less computational power. In this paper, a new scene detection algorithm using visual rhythm by direction is proposed. The proposed algorithm needs less computational power and is able to keep good performance even in the scenes with motion. Experimental results show the performance improvement of about 30% comparing with conventional methods with histogram. They also show that the proposed algorithm is able to keep the same performance even to music video contents with lots of motion.
