PMP에서 실시간 동작을 위한 적응적인 장면 전환 검출 기법
Adaptive Shot Change Detection Technique for Real-time Operation on PMP
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초록
장면 전환 검출은 비디오의 시간적 분할의 주요 기술로서 실제 적용을 위하여 임계값의 적응적인 설정과 실시간 처리가 요구된다. 현재까지 PMP나 핸드폰 같은 낮은 하드웨어 성능의 단말기에 실시간으로 적용 가능한 장면 전환 검출에 대한 연구 보고가 거의 없는 실정이다. 이들 단말기에서 장면전환 검출의 실시간 적용을 위하여, 본 논문에서는 서브 샘플링과 가중치 분산, 그리고 적응적 임계값을 이용한 적응적인 실시간 장면 전환 검출 기법을 제안한다. 장면 전환 지점에서의 특징을 구분하기 위해서 차분 프레임의 가중치 분산을 사용하였고, 이전 장면 전환 프레임 이후부터 현재 프레임 이전까지 분산 값들의 평균을 적응적 임계값으로 설정하였다. 실험을 통하여 전체적으로 94.4%의 검출률을 확인하였으며, 이것은 동일한 영상에 대하여 기존에 최상의 고정된 임계값을 갖는 방법들을 적용했을 때보다 더 좋은 검출 결과이며, 계산량 측면에서는 1/256 이상으로 줄인 것이다. 제안한 방법을 현재 시판되는 H사의 PMP에 구현하여 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 확인하였다. 제안한 방법은 PMP나 핸드폰 같은 휴대용 미디어 재생 장치에서 비디오 데이터를 검색할 때 유용하게 사용될 것이다.
Abstract
Shot change detection is the main technique for automatic temporal segmentation of video, which requires adaptive adjustment of thresholds and real-time operation in actual applications. Until now, there were little research reports about real-time shot change detection for applying to hardware terminals with low performance such as PMPs(Portable Media Player) and cellular phones. In this paper, we propose an adaptive real-time shot change detection algorithm using subsampling, a weighting variance, and an adaptive threshold. We use a weighting variance of frame difference for dividing feature extraction at a changed frame. We set an adaptive threshold using the average of variance from the next one of a last shot change frame to the previous one of a current frame. In the experiments, we obtained the detection rate of about 94.4% in overall accuracy. Our results have higher detection rate and less computational amount by 1/256 than the conventional algorithms which have best fixed thresholds adjusted by human for each video. We verified real-time operation of shot change detection by implementing our algorithm on the PMP from some company of H. Therefore, our proposing algorithm will be helpful in searching video data on portable media player such as PMPs and cellular phones.
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