For efficient storage and retrieval of large video data sets, automatic video scene change detection is a necessary tool. Video scene changes fall into two categories, namely fast and gradual scene changes. The gradual scene change effects include, dissolves, wipes, fades, etc. Although currently existing algorithms are able to detect fast scene changes quite accurately, the detection of gradual scene changes continue to remain a difficult problem. In this paper, among various gradual scene changes, we focus on dissolves. The algorithm uses a subset of the entire video, namely the sequence of DC images, for improvement of detection velocity
내용기반 검색을 위한 비디오 데이터 장면전환 검출에서 점진적인 전환을 검출하는 것은 갑작스런 전환을 검출하는 것에 비해 일반적으로 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 가변형 동적 임계값과 가장 최근에 검출된 컷 프레임과 현재 프레임간의 특징값 차이인 컷 프레임 차를 이용하여 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 찾아내는 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 점진적인 전환이 갖는 특성과 수학적 모델을 제시하고 컷 프레임 차를 이용하여 점진적인 전환을 검출할 수 있음을 보인다. 그리고 이를 바탕으로 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 함께 검출할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 동영상 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 제안하는 기법이 점진적인 전환 효과의 종류에 종속적이지 않으며 적은 연산 비용으로 쉽게 점진적인 전환 유무를 검출 할 수 있음을 보인다.
A new algorithm for gradual scene change detection in MPEG based frame sequences is proposed in this paper. The proposed algorithm is based on the fact that most of gradual curves can be characterized by variance distributions of edge information in the frame sequences. Average edge frame sequences are obtained by performing "sober" edge detection. Features are extracted by comparing variances with those of local blocks in the average edge frames. Those features are further processed by the opening operation to obtain smoothing variance curves. The lowest variance in the local frame sequences is chosen as a gradual detection point. Experimental results show that the proposed method provides 85% precision and 86% recall rate fur gradual scene changes.
본 논문에서는 기존에 제안되었던 컬러 히스토그램과 $X^2$ 히스토그램을 합성한 방법을 새로운 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 이 방법은 차이값 추출 방법들의 단점을 극복하고 장점을 최대한 활용한 방법이다. 또한 급진적 장면 전환 검출에서 점진적 장면 전환 검출까지 모두 검출할 수 있다. 실험을 통해서 기존의 방법보다 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 일반적인 영화를 인코딩한 MPEG 형식의 비디오 데이타에 대해 장면과 장면 사이의 경계점에서 나타나는 여러 오디오 특성을 이용하는 새로운 장면 경계 검출 방법을 제안하고 실험을 통해서 그 유용성을 보인다. 일반적인 영상에서 장면 경계 지점에서는 영상의 내용이 크게 바뀜에 따라 오디오 정보도 같이 변화한다는 특성이 있으며, 본 논문에서는 이러한 장면경계에서의 오디오 정보 변화를 각각 급진변화(Radical Change), 점진변화(Gradual Change), 미세변화(Micro Change)로 분류하였으며, 각 변화의 특성을 분석하고 이를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 급진변화는 장면과 장면의 경계점에서 오디오가 음량의 급격한 증감이 발생하고 음색 또한 급격히 달라지는 형태를 취하고 있으며, 점진변화는 긴 시간에 걸쳐서 음량 및 음색이 달라지는 형태를, 미세변화는 음량의 변화없이 일부 음색과 주파수 분포가 달라지는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 토대로 시간축을 따라 진행하는 윈도우를 설정하여 이 윈도우 내에서의 오디오 변화를 추적함으로써 위의 세 가지 형태의 장면 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 다양한 영화를 통한 실험에서 실제 샘플로 사용된 영화들에서 가장 많은 부분을 차지하는 급진변화에 대하여 본 논문에서 제안한 방법이 높은 검출율을 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안한 오디오 정보를 이용한 장면 경계 검출 방법은 비디오 정보를 이용한 장면 경계 검출과 같이 병행하여 사용함으로써 MPEG 형식의 영상정보에 대한 데이타 베이스 구축에 유용하게 사용될수 있을 것이다.관 주위에 많았다.findings suggest that compounds 6 and 11 are modulating various elements of the host immune response.%로서, carbofuran 단독투여와 carbofuran과 PB 또는 3-MC 투여사이에 대사산물의 종류는 같았으나 생성율에는 큰 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 쥐에 carbofuran 투여 후 PB나 3-MC를 투여함으로써 carbofuran의 대사가 빠르게 이루어지고, 주 대사산물 중3-hydroxycarbofuran보다 독성 이 낮은 3-ketocarbofuran으로의 대사가 빠르게 이루어지기 때문에 carbofuran의 독성이 경감되어 쥐가 생존할 수 있는 것으로 판단된다.시장젓갈${\lrcorner}$에는 글루타민산, leucine, alanine, lysine의 4종류, ${\ulcorner}$반찬젓갈${\lrcorner}$에는 글루타민산, leucine, alanine의 3종류, ${\ulcorner}$일본병조림젓갈${\lrcorner}$은 글루타민산이 현저하게 많다.회하였다.ollowed fro all Sullungtang samples from Hanwoo. The results showed that the overall quality of Sullungtang significantly decreased as the parity increased for Hanwoo cows. The Sullungtang
본 논문에서는 DCT 영역에서 DCT블록내의 DC성분과 매크로블록내의 움직임 벡터성분을 이용하여 동영상 장면전환 자동 검출에 관한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 압축된 MPEG 신호열내의 픽쳐 종류와 상관없이 임의의 신호열에서 장면전환을 검출한다. 이를 위해 MPEG 신호열의 DCT 영역에서 픽쳐구성요소의 특징을 이용하여 새로운 비교잣대를 정의하고 움직임 벡터에 예민한 B-picture 의 특성을 이용하여 정확한 장면전환을 검출한다. 이때. I-picture를 가지고 급격한(cut) 장면전환을 검출하고 P. B picture 를 가지고 점진적인(gradual) 장면 전환을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 MPEG 신호열에 대하여 시험결과 그 효율성이 우수함을 보인다.
압축된 동영상에서 인덱싱을 위한 장면전환 검출기법에서 기존의 방법들은 순차검색, 비순차검색, 모션벡터 등을 이용한다. 본 논문에서는 동영상의 장면전환 검출 속도 및 성능을 개선하기 위해 비순차적 검색 방법을 이용한 Hybrid 기법을 제안하였다. 비순차적 검색방법만으로는 영상의 급격한 변화에는 좋은 결과를 보이지만 점진적으로 변화하는 구간에서는 검출성능이 우수하지 못한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 급진적인 장면전환검색에는 이진검색기법을 사용하고 점진적인 장면전환검색에서는 분산을 이용하는 Hybrid 알고리즘을 제안하여 검색속도 및 검색성능을 개선하였다. 검색속도는 기존의 순차검색 방법에 비해 10배정도 향상되었다.
본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오(MPEG-compressed video)를 대상으로 내용기반 색인(content-based indexing)에 기초가 될 동영상 자도 d분할에 관한 효과적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MPEG 시퀀스의Ⅰ(Intra), P(Predictive), B(bidirectional) 픽쳐 구성에 구애받지 않고 장면 전환점(scene change)을 검출해 낸다. 컷(cut) 검출을 위해서는 Ⅰ픽쳐의 dc 계수와 P, B 픽쳐의 매크로 블록 참조 특성을 이용하여 차이 측도(difference measure)를 설정한다. 그리고 점진적인 (gradual)장면 전환에서는 p, B 픽쳐의 참조 블록 비율을 이용하여 정확하게 장면 전환 지점을 검출한다. 이때 MPEG 시퀀스를 완전히 복원하지 않고 필요한 데이터만을 추출해 내어 전체 데이터 처리 과정을 좀 더 효율적으로 구성한다. 차이 척도의 성능과 검출 결과는 정확도(precision)와 완전추출도(recall)를 기준으로 비교분석하고, 제안한 방법을 다양한 MPEG 시퀀스에 적용시켜 검출 결과와 수행 시간 측면에서 그 효율성을 확인하였다.
The increase of video data makes the demand of efficient retrieval, storing, and browsing technologies necessary. In this paper, a video segmentation method (scene change detection method, or shot boundary detection method) for the development of such systems is proposed. For abrupt cut detection, inter-frame similarities are computed using luminance and edge histograms and a cut is declared when the similarities are under th predetermined threshold values. A gradual scene change detection is based on the similarities between the current frame and the previous shot boundary frame. A correlation method is used to obtain universal threshold values, which are applied to various video data. Experimental results show that propose method provides 90% precision and 98% recall rates for abrupt cut, and 59% precision and 79% recall rates for gradual change.
기존의 장면전환 검출의 문제점들을 줄이고 복잡하고 다양한 실세계의 영상변화를 가장 일반적이고 표준화된 방법으로 분석하고 분할하며 표현할 수 있는 기법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 새로운 로컬 컬러 ${\lambda}^2$-테스트를 제한하는데 이는 기존의 ${\lambda}^2$-테스트와 로컬 컬러 히스토그램을 결합한 방법이다. 이 방법은 급진적 장면전환과 점진적 장면전환을 모두 검출할 수 있는 강건한 방법을 제시하여 기존에 장면전환 검출 방법이 안고 있던 문제를 해결하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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