Design of Moving Picture Retrieval System using Scene Change Technique

장면 전환 기법을 이용한 동영상 검색 시스템 설계

  • Published : 2007.05.25

Abstract

Recently, it is important to process multimedia data efficiently. Especially, in case of retrieval of multimedia information, technique of user interface and retrieval technique are necessary. This paper proposes a new technique which detects cuts effectively in compressed image information by MPEG. A cut is a turning point of scenes. The cut-detection is the basic work and the first-step for video indexing and retrieval. Existing methods have a weak point that they detect wrong cuts according to change of a screen such as fast motion of an object, movement of a camera and a flash. Because they compare between previous frame and present frame. The proposed technique detects shots at first using DC(Direct Current) coefficient of DCT(Discrete Cosine Transform). The database is composed of these detected shots. Features are extracted by HMMD color model and edge histogram descriptor(EHD) among the MPEG-7 visual descriptors. And detections are performed in sequence by the proposed matching technique. Through this experiments, an improved video segmentation system is implemented that it performs more quickly and precisely than existing techniques have.

최근 멀티미디어 데이터를 효율적으로 전송, 저장 관리 및 검색하는 기술이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 그 중에서 멀티미디어 정보 검색의 경우 사용자가 원하는 정보를 표현할 수 있는 사용자 인터페이스 기술과 원하는 정보를 사용자에게 신속하고 정확하게 보여주는 기술의 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상 정보에서 장면의 전환점인 컷을 효과적으로 검출하여 동영상을 분할하는 기법을 제안한다. 컷 검출(Cut detection)은 MPEG 비디오 시퀀스에서 동영상을 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 기초 작업이며, 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 기존의 방법들은 프레임간을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있다. 제안하는 컷 검출 기법은 먼저 입력영상을 DCT의 DC를 이용하여 샷을 검출한다. 이렇게 검출된 샷으로 데이터베이스를 구성하고, MPEG-7의 시각 기술자 중 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램을 사용하여 영상에서 특징을 추출하였다. 그리고 제안하는 매칭 기법에 따라 단계별 검색을 수행하였다. 이 실험을 통해서 기존 방법들보다 높은 검색률을 보이는 개선된 동영상 분할 시스템을 설계하였다.

Keywords

References

  1. M. Swain and D. Balled, 'Color indexing,' International Journal of Computer Vision, vol. 7, no. 1, pp. 11-32, 1991 https://doi.org/10.1007/BF00130487
  2. J. Huang et al. 'Image indexing using color corrlograms,' IEEE Proc. Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 744-749, 1997 https://doi.org/10.1109/CVPR.1997.609412
  3. R. Mehrotra adn J. Gary, 'Similar-shape retrieval in shape data management,' IEEE Computer, vol. 28, pp. 57-62. Sept. 1995 https://doi.org/10.1109/2.410154
  4. B. Manjunath and W. Ma, 'Texture features for browsing and retrieval of image data,' IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol 18, pp. 837-842, Aug. 1996 https://doi.org/10.1109/34.531803
  5. L. M. Kaplan, R. Murenzi, and K. R. Namuduri, 'Fast texture database retrieval using extended fractal features,' SPIE Proc. Storage and Retrieval for image and viedo database, vol 3312, pp. 162-175, Jan. 1998 https://doi.org/10.1117/12.298440
  6. J. K. Spark, 'Intelligent retrieval,' Intelligent Information Retrieval: Informatics 7, J. K. Spark, eds., Aslib, London, pp. 136-142, 1983
  7. B.S M anjunath, Philippe Salembier, Thomas Sikora, 'Introduction to MPEG-7', WILEY, 2002
  8. S.Antani, R.Kasturi, R.Jain, 'A survey on the use of pattern recognition mehtods for abstraction, indexing and retrieval of images and video,' Pattern Recognition, vol.35, pp.945-965, 2002 https://doi.org/10.1016/S0031-3203(01)00086-3
  9. John R. Smith and Shih-Fu Chang, 'Automated Image Retrieval Using Color and Texture,' Columbia University Technical Report TR# 414-95-20, July 1995