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
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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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.
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.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.442-446
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2004
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.
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.
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.
장면 전환검출 (scene change detection)은 영상 정보의 색인 (indexing) 및 검색을 위한 전처리로서 비디오 검색 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 기술로 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 급격한 움직임 및 조명 변화, 빠르게 연속적으로 등장하는 장면 전환에 강건한 급격한 장면 전환 검출 기법과 디졸브, 페이드 등의 장면 전환을 보다 효과적으로 검출할 수 있는 점진적인 장면 전환 검출 기법 및 추출된 셧 (shot)의 내용을 DCT DC 이미지 버퍼링과 누적 히스토그램 교차 함수 (accumulative histogram intersection measure)에 의해 대표 프레임으로 추출하는 새로운 알고리즘을 제안하고, 모의 실험 결과 기존 방식에 비해 보다 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
장면 경계 검출은 비디오 데이타에서 의미적인 구조를 이해하는데 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 하지만, 장면 경계 검출은 의미적인 일관성을 갖는 장면을 추출하여야 하므로 셧 경계 검출에 비해 매우 까다로운 작업이다. 본 논문에서는 비디오 데이타에 존재하는 의미적인 정보를 사용하기 위해 비디오 셧의 지역 및 전역 컨텍스트 정보를 추출하여 이를 바탕으로 장면 경계를 검출하는 방식을 제안한다. 비디오 셧의 지역 컨텍스트 정보는 셧 자체에 존재하는 컨텍스트 정보로서 전경 객체(foreground object), 배경(background) 및 움직임 정보들로 정의한다. 전역 컨텍스트 정보는 주어진 비디오 셧이 주위에 존재하는 다른 비디오 셧들과의 관계로부터 발생하는 다양한 컨텍스트로서 셧들간의 유사성, 상호 작용 및 셧들의 지속 시간 패턴으로 정의한다. 이런 컨텍스트 정보를 바탕으로 연결 작업, 연결 검증 작업 및 조정 작업등의 3단계 과정을 거쳐 장면을 검출한다. 제안된 방식을 TV 드라마 및 영화에 적용하여 80% 이상의 검출 정확도를 얻었다.
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.
본 논문에서는 H.264 비디오 스트림의 히스토그램 정보와 헤더 정보를 이용한 장면 전환 검출에 관한 연구이다. 비디오 데이터에서 장면의 변화를 검출하는 가장 일반적인 방법으로 히스토그램을 이용하고 있다. 그러나 히스토그램 정보를 이용하기 위해서는 비디오 데이터를 압축 해제 하여 각각의 장면에 대한 히스토그램 차이를 계산하기 때문에 연산 시간이 많이 소요된다. 반면에 H.264 비디오 헤더 정보를 이용하면 이러한 연산의 과정 없이 실시간 검출이 가능하다. 히스토그램을 이용하여 장면 전환을 검출하고 헤더 정보를 함께 이용하였을 때 동일한 프리시전 및 리콜을 수행하면서 검색 속도에서 향상을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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