International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.1-6
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2022
Scene change detection is an important topic because of the wide and growing range of its applications. Streaming services from many providers are increasing their capacity which causes the industry growth. The method for the scene change detection is described here and compared with the State-of-the-Art methods over the Open Video Scene Detection (OVSD) - an open dataset of Creative Commons licensed videos freely available for download and use to evaluate video scene detection algorithms. The proposed method is based on scene analysis using threshold values and smooth scene changes. A comparison of the presented method was conducted in this research. The obtained results demonstrated the high efficiency of the scene cut localization method proposed by authors, because its efficiency measured in terms of precision, recall, accuracy, and F-metrics score exceeds the best previously known results.
This paper propose scene change detection algorithm using coefficient of forward prediction macro-block, backward prediction macro-block, and intra-coded macro-block on getting motion estimation. Proposed method detect scene change with correlation according picture type forward two picture or forward and backward two picture on video sequences. Proposed algorithm is high accuracy and can detect all scene change on video, and detect to occur scene change on P, B, I-picture.
Video is an important and challenge media and requires sophisticated indexing schemes for efficient retrieval from visual databases. Scene change detection is the first step for automatic indexing of video data. Recently, several scene change detection algorithms in the pixel and compressed domains have been reported in the literature. However, using pixel methods are computationally complex and are not very robust in detecting scene change detection. In this paper, we propose robust abrupt scene change detection using macroblock type and DC coefficient. Experimental results show that the proposed algorithm is robust for detection of most abrupt scene changes in the compressed domain.
With the increase of mass contents data, a method of a scene change detection is required for analysis, indexing and editing. Although many researchers are studying a variety of scene change detection method, it is too difficult to accurately detect various movements of the cameras and scene changes. Also, earlier scene change detection methods take too much time to apply to UHD video contents. That is because the UHD video contents with 4K (3820x2160) resolution or higher have greater amount of data. Therefore a method for detecting a scene change by using the next-generation codec, HEVC, is required. In this paper, we propose four scene change detection methods using the coding additional information of HEVC, and a new pixel-based scene change detection system. Furthermore, through the experimental results, we check the possibility of detecting the scene changes of UHD videos encoded in HEVC format.
A motion vector sensitivity function for abrupt scene change detection is presented. Proposed function detects a scene change by a static uni-value, not using threshold comparion method in real time and compressed domain. All abrupt scene change was detected.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.11
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pp.2330-2334
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2009
This paper presented a new scene change detection method of compounding color histogram and $x^2$ histogram. This method overcomes the disadvantages of difference value detection methods and will be taking advantage. Also, this method can detect all from the abrupt scene change detection to gradual scene change detection. The proposed method has been compared with previous method, and our experimental results show the better results than the previous method.
This paper presents a novel scene change detection method using intra prediction mode and edge direction in H.264/AVC. When scene change occurs, there are less temporal correlation between frames, most of macro-blocks encoded in intra mode. Using this property, the method calculates the percentage of intra mode blocks in each predictive frame in order to get candidates of scene change frame. To further find scene change, we obtain edge histogram of each candidates by using eight prediction direction of intra prediction mode in H.264/AVC. We detect scene change frames with $\iota^1$-norm of edge histograms. The experimental results show that the method is efficient and robust.
Scene change detection is the fundamental process of automatic video indexing and retrieving. In this paper we propose a method which utilizes both compressed and uncompressed domain methods to detect scene change in a video. Candidate locations for scene change are estimated from DC images and motion vector information in compressed domain. And candidate frames are verified using edge histogram distance and color histogram distance, in uncompressed domain. The experimental results show that scene change can be detected fast and correctly by proposed method.
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
This paper presents a method for detecting scene changes in video sequences, in which the $chi^{2}$-test is modified by imposing weights according to NTSC standard. To automatically determine threshold values for scene change detection, the proposed method utilizes the frame differences that are obtained by the weighted $chi^{2}$-test. In the first step, the mean and the standard deviation of the difference values are calculated, and then, we subtract the mean difference value from each difference value. In the next step, the same process is performed on the remained difference values, mean-subtracted frame differences, until the stopping criterion is satisfied. Finally, the threshold value for scene change detection is determined by the proposed automatic threshold estimation algorithm. The proposed method is tested on various video sources and, in the experimental results, it is shown that the proposed method is reliably estimates the thresholds and detects scene changes.
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