• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
• /
• pp.229-232
• /
• 2009

Shot change detection is an important technique for effective management of video data, so detection scheme requires adaptive detection techniques to be used actually in various video. In this paper, we propose an adaptive shot change detection algorithm using the mean of feature value on variable reference blocks. Our algorithm determines shot change detection by defining adaptive threshold values with the feature value extracted from video frames and comparing the feature value and the threshold value. We obtained better detection ratio than the conventional methods maximally by 15% in the experiment with the same test sequence. We also had good detection ratio for other several methods of feature extraction and could see real-time operation of shot change detection in the hardware platform with low performance was possible by implementing it in TVUS model of HOMECAST Company. Thus, our algorithm in the paper can be useful in PMP or other portable players.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.272-279
• /
• 2008

장면 전환 검출은 비디오 데이터의 효율적인 관리를 위한 주요 기술로서 다양한 영상에 실제적으로 적용하기 위해서 적응적인 검출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 가변 참조 구간의 평균 특징값을 이용한 적응적인 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비디오 프레임에서 추출한 특징값들 중에서 가변 구간 동안의 평균 특징값을 참조하여 적응적 임계값을 정의하고, 특징값과 임계값을 비교하여 장면 전환 유무를 판단한다. 동일한 비디오 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 검출 결과가 최대 15%이상 향상되었음을 확인하였다. 제안한 방법은 여러 가지 특징 추출 방법에 대해서도 좋은 성능을 나타내었으며, 홈캐스트사의 TVUS 모델에서 구현함으로써 하드웨어 성능이 낮은 플랫폼에서 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 확인하였다. 따라서 제안하는 방법은 휴대용 미디어 장치나 유사 휴대형기기에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권4호
• /
• pp.23-33
• /
• 2009

장면 전환 검출 기술은 대용량 비디오 데이터의 효율적인 관리를 위한 주요 기술로서, 다양한 비디오 데이터에 적용하기 위한 적응적인 검출 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 확장 참조 구간 동안의 프레임들의 히스토그램 평균값을 이용한 적응적인 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 히스토그램을 이용해서 프레임들의 특징값을 계산하고, 확장 참조 구간 동안의 프레임들의 히스토그램 평균값을 이용해서 임계값을 정의하여 특징값과 임계값의 비교를 통해서 장면 전환 발생 여부를 판단한다. 동일한 비디오 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존의 방법들보다 검출 정확도에서 최대 15% 이상 향상되었음을 확인하였다. Homecast사의 TVUS HM-900 PLUS 모델의 휴대용 멀티미디어 재생기에서 제안하는 방법을 구현하여 PC보다 성능이 낮은 하드웨어 플랫폼에서도 실시간으로 장면 전환 검출이 동작하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 휴대용 미디어 재생 장치나 휴대 전화 등 비교적 낮은 하드웨어 플랫폼에서 유용하게 사용될 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.304-308
• /
• 2001

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.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권5C호
• /
• pp.514-522
• /
• 2003

본 논문에서는 다수의 특징과 이진 분류 트리를 이용하여 장면 전환점(shot change)을 검출하는 향상된 방식을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 본 논문에서는 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 다수의 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 그리고 장면 전환점의 분류를 위해서는 이진 분류 트리(binary classification tree)를 이용한다. 이 분류 결과에 따라 장면 전환점 검출에 사용될 중요한 특징들을 선별하고, 각 특징들의 최적 임계값을 구한다. 또한, 분류 성능을 확인하기 위해 교차검증(cross-validation)과 드롭 케이스(drop-case)를 수행하였다. 실험 결과, 제안된 기법이 단일 특징들만을 사용한 기존의 방법들 보다 El(Evaluated Index, 성능평가지수)에서 평균 2%의 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제21권8호
• /
• pp.829-836
• /
• 2018

This study attempts to detect a shot boundary in films(or dramas) based on the length of a sequence. As films or dramas use scene change effects a lot, the issues regarding the effects are more diverse than those used in surveillance cameras, sports videos, medical care and security. Visual techniques used in films are focused on the human sense of aesthetic therefore, it is difficult to solve the errors in shot boundary detection with the method employed in surveillance cameras. In order to define the errors arisen from the scene change effects between the images and resolve those issues, the mixed algorithm based upon color histogram, edge histogram, and optical flow was implemented. The shot boundary data from this study will be used when analysing the configuration of meaningful shots in sequences in the future.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
• /
• pp.159-162
• /
• 2000

In this paper, we propose an efficient method to detect shot changes in compressed MPEG video data by using reference features among video frames. The reference features among video frames imply the similarities among adjacent frames by prediction coded type of each frame. A shot change is detected if the similarity degrees of a frame and its adjacent frames are low. And the shot change detection algorithm is improved by using Fuzzy c-means (FCM) clustering algorithm. The FCM clustering algorithm uses the shot change probabilities evaluated in the mask matching of reference ratios and difference measure values based on frame reference ratios.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.751-754
• /
• 2000

In this paper, we propose an efficient method to detect abrupt shot changes in compressed MPEG video data by using reference ratios among video frames. The reference ratios among video frames imply the degree of similarities among adjacent frames by prediction coded type of each frames. A shot change is detected if the similarity degrees of a frame and its adjacent frames are low. This paper proposes an efficient shot change detection algorithm by using Fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm. The FCM clustering uses the shot change probabilities evaluated in the mask matching of reference ratios and difference measure values based on frame reference ratios.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권7호
• /
• pp.9-16
• /
• 2015

This paper proposes the parallel design of a shot change detection algorithm using frame segmentation and moving blocks. In the proposed approach, the high parallel processing components, such as frame histogram calculation, block histogram calculation, Otsu threshold setting function, frame moving operation, and block histogram comparison, are designed in parallel for NVIDIA GPU. In order to minimize memory access delay time and guarantee fast computation, the output of a GPU kernel becomes the input data of another kernel in a pipeline way using the shared memory of GPU. In addition, the optimal sizes of CUDA processing blocks and threads are estimated through the prior experiments. In the experimental test of the proposed shot change detection algorithm, the detection rate of the GPU based parallel algorithm is the same as that of the CPU based algorithm, but the average of processing time speeds up about 6~8 times.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권7호
• /
• pp.877-885
• /
• 2004

본 논문은 여러 가지 장면 검출 방식들 중 강인한 특징 변수들의 선별과 신경망을 이용하여 향상된 장면 전환점 검출 기법을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임 간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임 간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 강인한 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 본 논문에서 강인한 특징 변수들을 선택하기 위해, 데이터 마이닝 기법 중 대표적인 CART(classification and regression tree)를 이용하고, 다차원 변수에 따른 임계값을 선정하기 위해 역전파 신경망(backpropagation neural net)을 이용한다. 제안한 방식과 대표적인 특징 추출인 PCA(principal component analysis)기법을 비교하여 특징 변수의 추출 성능을 평가한다. 실험 결과에 따라 제안된 방식이 PCA 기법과 비교하여 우수한 성능이 나타남을 확인한다.