This paper introduces a method for video shot group detection needed for efficient management and summary of video. The proposed method detects shots based on low-level visual properties and performs temporal and spatial clustering based on visual similarity of neighboring shots. Shot groups created from temporal clustering are further clustered into small groups with respect to visual similarity. A set of representative shot frames are selected from each cluster of the smaller groups representing a scene. Shots excluded from temporal clustering are also clustered into groups from which representative shot frames are selected. A number of video clips are collected and applied to the method for accuracy of shot group detection. We achieved 91% of accuracy of the method for shot group detection. The number of representative shot frames is reduced to 1/3 of the total shot frames. The experiment also shows the inverse relationship between accuracy and compression rate.
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.
본 논문은 얼굴 검출을 이용한 숏의 유형을 판단하는 방법론을 제시한다. 클로즈 업 숏이나 미디엄 숏, 롱 숏과 같은 숏의 유형은 영화의 서사 구조를 파악하는 주요한 단서이다. 클로즈 업을 통해 감독은 등장인물의 감정 상태를 묘사하고 롱 숏을 통해 인물이 처한 상황이나 배경을 묘사하게 된다. 인물의 심리나 감정의 변화, 인물이 처한 상황을 묘사하는 숏의 여러 유형은 인물과 카메라의 거리에 의해 결정된다. 따라서 화면에 등장하는 인물의 얼굴 크기를 알아내어 숏의 유형을 판단할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 얼굴 검출을 통해 숏의 유형을 감지하는 방법론을 제시하고 시스템으로 구현하여 성능을 평가한다. 평가실험에서 클로즈 업 숏과 미디엄 숏의 감지 성능은 95%와 90%로 비교적 높게 나타났지만 얼굴의 윤곽이 불분명한 롱 숏의 경우 53.3%로 측정되었다.
본 논문에서는 카메라와 객체의 모션에 보다 강건하고 보다 정확한 결과를 산출하여 충분한 공간 정보를 가지는 지역적 $X^2$-히스토그램 비교 방법을 이용하여 샷 경계를 검출한다. 또한 영상처리에서 영상의 명암 값 향상을 위하여 사용되는 로그함수와 상수를 변형하여 차이 값에 적용하는 정규화 방법을 제시한다. 그리고 샷 경계 검출 알고리즘을 제시하여 일반적인 샷과 갑작스런 샷의 특징을 기반으로 검출한다.
본 논문은 뉴스 비디오를 색인, 검색하기 위한 관리 시스템의 기본 기술인 앵커 샷을 검출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 현재 가장 많은 사람이 시청하는 'KBS 9시 뉴스'와 'MBC 9시 뉴스'의 앵커 샷의 특징 요소를 분석하여 4단계의 규칙기반 검출방법을 제안한다. 먼저 전처리로 비디오의 샷 경계를 검출하고 첫 번째 프레임을 키 프레임으로 선택한 후에 다음의 4가지 조건을 모두 만족하면 해당 샷을 앵커 샷으로 판단한다. 1) 키 프레임에 앵커의 얼굴이 존재하는 가의 여부, 2) 에지의 분포가 구조적으로 적합한지의 여부, 3) 배경의 색상 정보를 추출하여 기존의 앵커모델의 색상과 유사한지의 여부, 마지막으로 4) 샷 내의 움직임 비율이 일정 임계치 이하인지의 여부를 판단한다. 제안된 방법의 성능을 보이기 위해, 총 108분 분량의 서로 다른 날에 저장된 KBS와 MBC의 9시 뉴스 비디오에 대해 실험한 결과 평균적으로 0.91의 정확도와 1.0의 회수율, 0.98의 F-값을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상에 대해서 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계(cut)와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계(dissolve)를 검출하여 비디오 shot을 분할하는 기법을 제안한다. 제안하는 shot 경계 검출 기법은 기존에 잘 검출하지 못하였던 점진적 장면 변화에 의한 shot의 경계검출을 위한 알고리즘이다. 먼저 압축영역의 기법 중 DCT DC 값을 비교하는 방법을 이용하여 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 그리고 움직임 벡터(MV)의 비를 비교하는 방법을 사용하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계의 후보지들을 얻어내고, 선택된 후보지들 중 n번째와 n+2번째 후보지 영상으로 feded image를 만들어 n+1번째 후보지의 영상과 유사도를 비교하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 이와 같이 압축영역의 기법으로 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계 후보지를 검출해 내고, 검출된 shot 경계 후보지들에서 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출하는 방법을 함으로서 MPEG 비디오 영상의 복원량을 최소화하여 수행 속도를 높이면서도 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계, 두 가지 모두를 효과적으로 검출할 수 있었다.
논문은 비디오 픽쳐 타입을 이용한 비디오 셧 검출에 관한 연구이다. 제안한 방법은 압축된 비디오 프레임에 대하여 원 영상을 복원하지 않고, 압축 상태의 비디오 프레임을 이용한다. I픽쳐 프레임에서 DC영상을 복원하고, P픽쳐 프레임에서는 매크로블록의 개수를 이용하여 비디오 셧을 검출 한다. 테스트 비디오를 이용하여 실험 결과 $85\sim98%$의 장면전환 검출이 가능 하였고, 압축비트스트림을 복원하여 장면전환의 셧을 검출 하는 기법에 비해 4배 빠른 검색이 가능하다.
In this paper, we propose a novel anchor shot detection system, named to MASD (Multi-phase Anchor Shot Detection), which is a core step of the preprocessing process for the news video analysis. The proposed system is composed of four modules and operates sequentially: 1) skin color detection module for reducing the candidate face regions; 2) face detection module for finding the key-frames with a facial data; 3) vector representation module for the key-frame images using a non-negative matrix factorization; 4) one class SVM module for determining the anchor shots using a support vector data description. Besides the qualitative analysis, our experiments validate that the proposed system shows not only the comparable accuracy to the recently developed methods, but also more faster detection rate than those of others.
In this paper, we present a new anchor shot detection system which is a core step of the preprocessing process for the news video analysis. The proposed system is composed of four modules and operates sequentially: 1) skin color detection module for reducing the candidate face regions; 2) face detection module for finding the key-frames with a facial data; 3) vector representation module for the key-frame images using a non-negative matrix factorization; 4) anchor shot detection module using a support vector data description. According to our computer experiments, the proposed system shows not only the comparable accuracy to the recent other results, but also more faster detection rate than others.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권3호
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pp.269-272
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2007
The shortcut shot detection based on MPEG compressed video bitstream is presented in this paper. The detection algorithm is used the video picture frame from MPEG compressed video directly not to be decompressed the original image. For shortcut detection, I and P frame of MPEG video bitstream are classified. The changing scene cuts at I pictures are detected by the decompressed DC image and scene cuts at P picture frame by monitoring the percentage of intra-macroblocks per P picture are detected. Experimental results using test video bitstream QVGA results in average 92% detection rate, searching time is taken around 4.5 times faster in comparison with changing scene shot detection algorithm which is decompressed the compressed bitstream.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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