DCT 영역에서의 블록 기반 FD 및 에지 정보를 이용한 장면 전환 검출 기법
저자
발행사항
서울 : 연세대학교 대학원, 2007
학위논문사항
학위논문(석사)-- 연세대학교 대학원 : 전기전자공학과 2007.8
발행연도
2007
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
Scene change detection using block based FD and edge information in DCT domain
형태사항
vii, 60 p. : 삽도 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 최윤식
소장기관
비디오 데이터를 효과적으로 처리하기 위하여, 장면 전환 검출을 통한 비디오 세그멘테이션 기술은 필수적으로 요구되고 있다. 효과적인 장면 전환 검출을 위해서는 디코딩 과정을 수행하지 않고 압축 영역상에서 직접적으로 비디오 데이터를 처리할 수 있는 기술이 요구되어지며, 또한 다량의 비디오 데이터를 정확한 장면 전환 데이터로 검출하는 높은 정확성도 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 압축 영역 상에서 장면 전환을 검출하는 다양한 방법이 연구되고 있다. 그 중에서 압축 영역상에서 에지 히스토그램을 이용하는 기법(EHB)은 의 DCT계수 두 개만을 이용하여 해당 이미지의 에지의 방향성에 따른 EHB의 변화로 장면 전환을 검출하는 방법으로써, 압축 영역 상에서 적은 계산량으로 고속으로 장면 전환을 검출할 수 있는 높은 효율을 가지고 있는 기법이다. 그러나 EHB를 이용한 기법은 영상에 따라 매우 민감한 특성을 가지고 있어, 영상의 미묘한 변화에도 장면 전환 영상으로 판단함으로써 영상에 따라 정확성의 측면에서는 검출 성능의 변화가 크다.본 논문에서는 영상의 복잡도를 측정하는 척도로 사용되는 Fractal Dimension(FD)과 에지 특성을 이용하며 압축 영역에서 장면전환을 효과적이고 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 기법은 영상의 픽셀값을 직접 이용하여 계산되기 때문에 그동안 공간 영역에서만 고려되어 왔던 FD를 압축 영역에서 직접 추출하는 기법을 제안하고, 또한 FD와 에지 정보, 즉 해당 이미지의 주 방향성분의 특성과 주 방향성분의 강도 특성을 함께 고려함으로써 영상의 복잡도의 변화와 영상의 방향성분의 변화량에 의해 보다 정확하게 장면 전환을 검출하는 방법을 제안한다. 영상의 복잡도 즉, FD를 이용한 장면 전환 검출 방법은 영상의 전반적인 복잡성의 변화를 고려하는 기법으로 영상의 변화에 덜 민감하기 때문에 정확도 즉, Precision 성능은 높으나 Recall의 성능이 낮은 특성을 갖는다. 반면에 에지 특성을 이용하여 장면 전환을 검출하는 방법은 영상의 변화에 민감한 특성을 가지므로 Recall의 성능은 높으나 Precision의 성능은 낮은 특성을 갖는다. 본 논문에서는 Precision과 Recall의 성능에서 상반되는 특성을 갖는 두 기법을 함께 고려하여 전반적인 장면 전환 검출 기법의 성능을 높인다.Precision과 Recall의 평가 방법을 이용한 장면 전환 검출 비교 실험에서, 제안하는 기법은 기존의 EHB 기법보다 Precision의 측면에서 약 14%정도 높은 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 특히 줌인, 줌아웃, 패닝 등의 카메라 기법과 인물의 움직임이 많은 영상의 경우에 제안되는 기법이 기존의 EHB 기법보다 매우 우수한 성능을 내타내었다.
더보기In order to process video data efficiently, a video segmentation technique through scene change detection must be required. This is a fundamental operation used in many digital video applications such as digital libraries, video on demand (VOD), etc. Many of these advanced video applications require manipulations of compressed video signals. So, the scene change detection process is achieved by analyzing the video directly in the compressed domain, thereby avoiding the overhead of decompressing video into individual frames in the pixel domain. In this paper, we propose a fast scene change detection algorithm using direct feature extraction from MPEG compressed videos, and evaluate this technique using sample video data. First, we extract the block based fractal dimension in DCT domain. Second, we derive edge information from the AC coefficients in blocks which were discrete cosine transformed. We measure dominant edge orientation and strength from AC coefficient. Finally, we match two consecutive frames using these three features (block based fractal dimension, edge orientation and strength). This process was made possible by a new mathematical formulation for deriving the fractal dimension and edge information directly in DCT domain. We have shown that the proposed algorithm is faster or more accurate than the previously known scene change detection algorithms.
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