Multi-Modal Visual Features-Based Video Shot Boundary Detection
บทความในวารสาร
ผู้เขียน/บรรณาธิการ
กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์
รายชื่อผู้แต่ง: Tippaya S., Sitjongsataporn S., Tan T., Khan M.M., Chamnongthai K.
ผู้เผยแพร่: Institute of Electrical and Electronics Engineers
ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2017
วารสาร: IEEE Access (2169-3536)
Volume number: 5
หน้าแรก: 12563
หน้าสุดท้าย: 12575
จำนวนหน้า: 13
นอก: 2169-3536
eISSN: 2169-3536
ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)
ดูในเว็บของวิทยาศาสตร์ | ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ | บทความในเว็บของวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อ
One of the essential pre-processing steps of semantic video analysis is the video shot boundary detection (SBD). It is the primary step to segment the sequence of video frames into shots. Many SBD systems using supervised learning have been proposed for years; however, the training process still remains its principal limitation. In this paper, a multi-modal visual features-based SBD framework is employed that aims to analyze the behaviors of visual representation in terms of the discontinuity signal. We adopt a candidate segment selection that performs without the threshold calculation but uses the cumulative moving average of the discontinuity signal to identify the position of shot boundaries and neglect the non-boundary video frames. The transition detection is structurally performed to distinguish candidate segment into a cut transition and a gradual transition, including fade in/out and logo occurrence. Experimental results are evaluated using the golf video clips and the TREC2001 documentary video data set. Results show that the proposed SBD framework can achieve good accuracy in both types of video data set compared with other proposed SBD methods. ฉ 2013 IEEE.
คำสำคัญ
Cut transition detection, gradual transition detection, logo transition detection, transition pattern analysis
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติมได้ที่