• Title/Summary/Keyword: 장면전환검출

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Scene Change Detection Using Local Information (지역적 정보를 이용한 장면 전환 검출)

  • Shin, Seong-Yoon;Jin, Chan-Yong;Rhee, Yang-Won
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.16 no.6
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    • pp.1199-1203
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    • 2012
  • This paper proposes a Scene Change Detection method using the local decision tree and clustering. The local decision tree detects cluster boundaries wherein local scenes occur, in such a way as to compare time similarity distributions among the difference values between detected scenes and their adjacent frames, and group an unbroken sequence of frames with similarities in difference value into a cluster unit.

An automatic fault correction technique in the scene change detection by the key frame extraction includes multiple features (다중 특징을 포함한 키 프레임 추출에 의한 장면 전환 검출 오류 자동 수정 기법)

  • Yoon, Ju-Hyun;Youm, Sung-Ju;Kim, Woo-Saeng
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.187-190
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    • 2002
  • 본 논문은 다중 특징을 포함한 대표 키 프레임을 추출을 통해 장면 전환 검출 시 발생할 수 있는 검출 오류를 자동으로 인식하고 수정함으로써 빠르고 신뢰성 있는 장면 분할을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위해 개선된 고속 장면 전환 검출 기법에 의해 샷을 분할 하고 분할 된 샷으로부터 대표 키 프레임과 그것에 포함된 후보 키 프레임들의 다중 정보를 포함시킴으로써 샷의 전반에 대한 정보를 보다 잘 표현할 수 있도록 한다. 그리고 다중정보를 포함한 대표 키 프레임의 비교를 통해 샷 검출 오류를 자동으로 인식하여 적절히 수정할 수 있는 기법을 제안하며 실세계 동영상 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안하는 기법에 의해 효율적으로 샷이 분할 될 수 있음을 보인다.

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A Study on Shot Change Detection Applying the Law of Inertia (관성의 법칙을 적용시킨 장면 전환 검출에 관한 연구)

  • Kim, Kyong-Wook;Lee, Hyo-Jong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.515-518
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    • 2003
  • 멀티미디어 데이터베이스 시스템의 구현 과정 중 제일 첫 번째 단계라 할 수 있는 장면전환의 검출은 비디오 데이터베이스 시스템에서뿐만 아니라 비디오 검출, 비디오 압축 비디오 문서의 군집 화 등 여러 분야에서 유용하게 다루어지고 있고. 또 이미 많은 알고리즘들이 개발되어 있다. 이미 개발되어져 있는 알고리즘들을 구현 비교하는 과정에서, 제시된 알고리즘들은 부분적으로는 장면전환의 정확한 검출을 하고 있으나 잡음이 삽입되거나 특수한 상황에서는 잘못된 견과를 나타내고 있다. 실세계에서 적용되는 뉴턴의 제 1법칙인 관성의 법칙이 지니는 특성을 장면전화 검출에 적용시키고자 하였다. 제시된 알고리즘의 성능을 증명하기 위하여, 본 논문에서는 이미 발표된 여러 알고리즘들의 성능과 관성의 법칙을 적용시킨 알고리즘의 성능을 비교하였다.

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Gradual Scene Change Detection in a Compressed Video Sequence (압축 비디오 영상에서의 점진적인 장면전환 검출)

  • 윤석중;지은석;고성제
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1998.06a
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    • pp.135-138
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    • 1998
  • 본 논문에서는 비디오 장면 전환 효과 중 디졸브(dissolve)와 카메라 동작에 의한 팬(pan), 줌(zoom)에 의한 점진적인 장면 전환 구간을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 디졸브 검출의 처리 속도 향상을 위하여 MPEG 표준에 따라 압축된 영상을 최소한의 복원과정을 거쳐서 얻은 DC 영상을 사용하였다. 디졸브 특성의 효과적 추출을 위하여 공간적 영역 분할을 하였고, 각 영역별 평균값을 제곱하여 이에 대한 프레임별 평균을 전환구간의 특징 요소로 이용하였다. 추출된 요소들을 이용하여 정확한 디졸브 구간의 검출을 위하여 비중첩 윈도우 비교 방식을 사용하였다. 또한 효과적인 카메라 동작 검출을 위해 배경화면을 대표할 수 있는 지역 매크로 블록의 움직임 벡터를 추출하였다. 이를 이용하여 카메라 동작에 의한 효과를 검출하였다.

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Comparison of Algorithms for Shot Change Detection (장면전환 검출 알고리즘의 구현 및 비교)

  • Kim, Kyong-Wook;Lee, Hyo-Jong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.625-628
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    • 2002
  • 동영상의 장면 전환의 검출은 특정 객체의 검출, 비디오 압축 또는 비디오 문서의 군집화, 비디오 데이터베이스 시스템 등 많은 응용프로그램에서 유용하게 다루어진다. 특히 멀티미디어 데이터베이스에서 이미지를 검출하는 처음 단계로서 Shot Change 검출은 아주 중요하다. 이미 장면 전환의 검출을 위한 여러 알고리즘이 개발되어 발표되었다. 본 논문에서는 대용량의 영상 데이터 사이즈를 고려하여 검출에 소요되는 시간과 검출의 정확도의 상쇄관계를 알아보기 위해서 히스토그램의 분포에 의한 알고리즘과 이미지의 평균과 분산을 이용한 알고리즘을 구현하고 그 알고리즘 간의 성능의 차이를 비교하였다.

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Smoking Detection in Elevator Using Difference Value Extraction and Scene Change Detection (차이값 추출 및 장면 전환 검출에 의한 승강기에서 흡연 추출)

  • Shin, Seong-Yoon;Kim, Chang-Ho;Lee, Hyun-Chang
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2013.10a
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    • pp.250-251
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    • 2013
  • In this paper, we would like to extract criminals doing this criminal offense to smoke in elevators. Extraction method detect difference value using modified color-$X^2$-test and it was normalized. Next, we find frames that has occurred scene change in successive frames using the four-step algorithm of scene change detection. Finally, we present the method of smoking image retrieval and extraction in stored large amount of video.

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A study on the variable length frame skip method for shot change detection (장면 전환 검출을 위한 가변길이 프레임 생략법에 대한 연구)

  • Lee, Sang-Hwa;Kim, Young-Bong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.257-260
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    • 2002
  • 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 기법은 순차적으로 접근하여 모든 프레임의 히스토그램을 구하고 각 히스토그램의 차를 이용하여 장면 전환 지정을 검출한다. 그러나, 이 방법은 장면 전환이 비교적 적게 일어나는 동영상 데이터에는 비효율적이므로 고정된 간격으로 프레임을 생략하거나, 가중치를 조절하여 가변적으로 프레임을 생략하는 히스토그램 비교법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 교육용 비디오를 위한 개선된 가변길이 프레임 생략법을 제안할 것이다. 이를 위해서 여러 가지 가중치를 사용하여 실험을 통한 좋은 가중치를 제시하고자 한다.

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Smoking Detection in Elevator Using 4-Stage Scene Change Detection (4단계 장면 전환 검출에 의한 엘리베이터에서 흡연 추출)

  • Shin, Seong-Yoon;Kim, Chang-Ho;Lee, Hyun-Chang
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.01a
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    • pp.103-104
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    • 2014
  • 본 논문에서는 범죄 행위중 하나인 흡연을 엘리베이터 내에서 행하는 범죄자를 추출하고자 한다. 추출 방법은 변형된 컬러-$X^2$ 히스토그램을를 이용하여 차이값을 추출하고 정규화를 수행한다. 그러고 나서 4-단계의 장면 전환 검출 알고리즘을 이용하여 연속적인 프레임들에서 장면 전환이 발생한 지점을 찾아낸다. 끝으로, 비디오에 저장된 대량의 영상에서 흡연 영상의 검색 및 추출을 위한 방법을 제시한다.

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Scene Change Detection Robust to Video Distortion using SIFT (SIFT를 이용한 영상 변형에 강인한 장면 전환 검출)

  • Moon, Won-Jun;Seo, Young-Ho;Kim, Dong-Wook
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2019.06a
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    • pp.118-119
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    • 2019
  • 본 논문에서는 비디오 제작 및 유통의 활성화에 따라 필요성이 높아지고 있는 장면 전환을 검출하는 방법을 제안한다. 유통 과정에서 해상도 변환, 자막 삽입, 압축, 영상 반전 등의 다양한 변형이 추가되더라도 동일하게 장면 전환을 검출해야 하므로 전처리 과정과 SIFT를 이용한 특징 추출, 변형을 고려한 매칭 방법을 이용하여 프레임 간의 매칭률을 계산한다. 또한 매칭률의 임계값을 기준으로 장면 전환 여부를 판단한다. 원본 비디오에서의 특징을 가지고 다양한 변형이 가해진 비디오에서의 특징과 매칭률을 계산하여 유효성을 판단한다.

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Remote Video Evaludation System Using Scene Change Detection and User Profile (장면전환검출과 사용자 프로파일을 이용한 원격 비디오 학습 평가 시스템)

  • J.H, Lim;N-Y, Kook;S.Y, Kwag;Y.W, Lee
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.05b
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    • pp.787-790
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    • 2003
  • 전통적인 원격 평가 시스템들은 학생 개개인의 특성과 성향을 고려하지 않기 때문에 단순하고 획일적이라는 문제점을 갖고 있다. 돈 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 비디오를 통한 평가를 위하여 장면전환검출과 사용자 프로파일을 이용한 원격 비디오 평가 시스템을 제안하고 구현한다 비디오 문제 출제를 위한 장면 전환 검출을 통하여 키 프레임과 문제 출제 구간을 추출한다. 문제 출제 방법은 평가에 사용자 프로파일의 적용을 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성한 방법을 이용하였다. 이 시스템을 통하여 학생들은 자신의 부족한 영역을 보충하고 관심 영역을 유지할 수 있으며 학업 성취도를 향상시킬 수 있다 사용자 프로파일을 이용한 본 시스템은 사용자의 문제 풀이 결과에 따라 영역별 문제 수를 조절하고 평가의 질과 효율성을 최대화시킨다.

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