Scene change detection algorithm, which is very important preprocessing technique for video indexing and retrieval and determines the performance of video database system, is being studied widely. In this paper, we propose a more effective abrupt scene change detection, which is robust to large motion, sudden change of light and successive abrupt shot transitions rapidly. And we also propose a new gradual scene change detection algorithm, which can detect dissolve, and fade in/out precisely. Furthermore, we also propose a representative frame extraction algorithm which performs content-based video summary by novel DCT DC image buffering technique and accumulative histogram intersection measure (AHIM).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.04b
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pp.879-882
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2001
장면 전환 검출을 위한 기존의 주요 방법은 대부분 화소값 차이, 통계적 차이, 그리고 일반적으로 가장 많이 사용하는 히스토그램 비교법등이었다. 이러한 방법에서는 각 비디오 프레임내에 포함되어 있는 영상의 내용 변화에 의한 장면 전환을 검출하기가 어렵고 히스토그램이 비슷한 경우 장면 전환 검출을 할 수 없었다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스로부터 빠른 움직임을 포함하는 장면의 변화를 검출하는 객체의 중심점을 이용한 영역분할기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 두 개의 프레임간 차영상을 이용해서 명암차를 추출한 후 화소값과 객체 영역의 중심점을 구한 후 사등분 분할하여 영역객체의 평균 및 분산값을 이용해서 내용에 의한 장면 전환도 검출하였다. 실험결과 제안된 방법에 의한 장면 전환 검출은 기존의 다른 방법에 비해 더 나은 성능을 얻었다.
We proposed an algorithm which detects scene changes in video with speediness and accuracy. It is a two-step approach. In the first step, we decide potential scene change segments using the compressed domain data extracted by temporal sampling of MPEG compressed video. In the second step, we determine the exact scene change positions using the pixel values of each frame in those segments by means of combining the intensity and edge changes. In addition we discuss the method to remove false detection generated from camera flash. Integrating the above methods, we introduce a structure that can detect scene changes speedily and accurately.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.183-186
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2002
MPEG-4는 기존의 MPEG-1, MPEG-2와 달리 멀티미디어를 위한 객체 기반의 부호화에 관한 표준이다. MPEG-4의 장면은 여러 개의 객체로 이루어져 있기 때문에 각 객체들을 시간, 공간적으로 표현하기 위한 장면 기술의 방법으로 BIFS(Binary Format for Scene description)를 규정하고 있다. MPEG-4 단말기에서는 부호화된 BIFS 정보를 복호화하여 각 객체들을 화면에 구성하게 되며, 객체의 특성, 행동들을 정의하거나 변경할 수 있고 새로운 객체들을 포함하는 등의 사용자 상호 작용에 따른 기능을 수행하게 된다. 그러나, 사용자 상호 작용에 따른 장면 재구성은 초기 장면을 구성할 때 기술된 장면 정보를 벗어날 수 없는 제약을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 BIFS 수정 정보 발생기 (BIFS modifier)를 가진 시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템 구조에서 BIFS 수정 발생기는 사용자의 상호 작용이 발생한 노드를 전달 받아 이에 상응하는 BIFS 정보를 기존의 BIFS 정보에서 찾은 후 이를 수정하여 BIFS 변경(BIFS update) 명령을 만들어내고 이에 따라 장면을 재구성하여 동적인 장면 구성을 가능하게 한다. 또한, 제안된 시스템 구조를 주요 응용 분야인 peer-to-peer(P2P)를 가정한 네트웍 기반의 게임에 직접 적용하여 보았다.
In this paper, we propose a transmission rate prediction method of video data. The proposed method checks shot transition characteristics after dividing MPEG video data into a GoP unit and then uses Kalman filter. It used algorithm to detect shot transition information by high speed in compressed domain in order to check a correct shot transition of video data and classified into a abrupt shot transition type and a gradual shot transition type. Information to have been classifying is used as factors of Kalman filter and predicts a transmission rate of video data. Also, the proposed method decreased processing time with detecting shot transition and predicting a transmission rate of video data in compressed domain. It predicted a transmission rate with 96.2- 97.6% in the experiment that used three kinds of 911 1frames of different video data.
Recently, many streaming videos including drama, music videos, and movies have been extensively given on the web. Such video services are on negative lines in any service restriction depending on the age of users and then whole part of a video have been restricted considering the age of users. Therefore, in this paper, we will present a new method that provides the access depending on the ages of users and also sets the video rating of each scene in a video. To get this restricted access for video, we will first divide a streaming video into many scenes using histogram techniques. Each scene gets an access control depending on the nudity level. Finally, we will make the video indexing including the access level depending on its nudity level and then hide restricted scenes using several masks in playing that streaming video.
In this paper, we propose the comparison method of pattern similarity for video segmentation algorithm. The shot boundary type is categorized as 2 types, abrupt change and gradual change. The representative examples of gradual change are dissolve, fade-in, fade-out or wipe transition. The proposed method consider the problem to detect shot boundary as 2-class problem. We concentrated if the shot boundary event happens or not. It is essential to define similarity between frames for shot boundary detection. We proposed 2 similarity measures, within similarity and between similarity. The within similarity is defined by feature comparison between frames belong to same shot. The between similarity is defined by feature comparison between frames belong to different scene. Finally we calculated the statistical patterns comparison between the within similarity and between similarity. Because this measure is robust to flash light or object movement, our proposed algorithm make contribution towards reducing false positive rate. We employed color histogram and mean of sub-block on frame image as frame feature. We performed the experimental evaluation with video dataset including set of TREC-2001 and TREC-2002. The proposed algorithm shows the performance, 91.84% recall and 86.43% precision in experimental circumstance.
The light is the language. Directors have to describe the scene component effectively his intention to configure the scene as an appropriately. After this act of the character, the layout of the props and scene lights will enter to the scene components. Those things help to audiences can understand narrative of work and emotion that producer want to send. Expressing their emotions especially using the lights by adjusting the colors and contrast makes audience to concentrate on work and understand naturally. This lighting technique clearly appears on early year theaters stage of England and Rembrandt's paintings. Properly dividing and controlling the lights dramatically increases the beauty of the work elements to express a variety of emotions such as worries and fear. Therefore, it can be evolve depending on director's intent of using lights on his work. Lights can increase involvement of human emotion through basic features that cognition of object, visualization of space-time and by artistic method in the product. This study will examine the role and how to use lighting to express the proper sentiment based on the narrative of the work. Making research named "Lighting Research of 3D animated film which applying light features to express emotion" previous study and have to combine emotional vocabulary and emotion-based theory for classifying the emotional language that can be applied on 3D animation. And choosing most emotional scene from 3D animation for analyze how they used lighting to expressing emotions. Directors trying to show up about the light role through light method that matched perfectly with an emotional language. Expecting this research work of directing 3D animations light for expressing emotional feelings will be continue successfully.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.410-412
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1999
히스토그램 장면 전환 검출(histogram scene change detection) 기법은 입력 영상 내에 카메라 동작(camera operation)이 발생한 부분을 컷(cut)으로 나누는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 사이의 움직임 벡터를 측정하여 카메라 동작이 일어났는지를 판단하고, 이를 이용하여 잘못된 컷의 인식을 막는다. 카메라 동작이 발생하는 샷의 경제는 컷이 될 수 없으므로, 이외의 샷에 대해 컬러 히스토그램 교집합(color histogram intersection)을 구해서 장면 전환 여부를 판단한다. 제안된 기법은 기존의 히스토그램 장면 전환 검출 기법보다 프리시젼(Precision) 면에서 성능 향상을 보였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.408-412
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2001
대용량 동영상 데이터의 효율적인 관리와 검색을 위해서는 장면 단위의 정확한 분할이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 동영상의 시각적인 내용에 기반한 장면 전환 검출 방법을 연구하였다. 본 논문에서는 프레임 단위의 특징과 프레임 내의 부분영역 단위의 특징을 결합한 다중 특징을 사용한 장면 전환 검출 방법을 제안한다. 실험을 통한 성능 평가에서는 기존의 방법들에 비해 Recall과 Precision에서 각각 7.7%, 10%의 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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