퍼지 c-means 클러스터링 방법을 이용한 비디오 분할

Q: 이 논문에서 정의한 비디오 분할이란 무엇인가?

비디오 분할은 비디오 질의 시스템을 만드는 첫 번째 단계로, 각 샷이 같은 내용을 가지는 프레임들의 순서를 표현하는 샷들로 비디오 시퀀스를 분할하는 것이다. 샷들을 식별하고, 색인을 위해 각 샷으로부터 키 프레임들을 추출한다.

Q: 히스토그램 기반 퍼지 c-means 클러스터링 알고리즘이 비디오 분할 성능을 어떻게 개선하는가?

연구 결과, 히스토그램 기반 퍼지 c-means(HBFCM) 클러스터링 알고리즘은 기존 샷 전환 검출 및 클러스터 접근 방식의 단점을 극복한다. 이는 모호한 프레임을 포함하는 추가 클러스터를 제안하여, 장면 전환 검출의 정확도를 높이고, 결과적으로 비디오 분할의 추출 정확률을 평균 90.3%로 개선한다.

강오형; 이지현; 이양원

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 강오형 이지현 이양원

저널정보: 한국멀티미디어학회 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2004년도 추계학술발표논문집

발행연도: 2004.11

수록면: 433 - 436 (4page)

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비디오 분할의 목적은 같은 내용들을 가지는 프레임들의 순서를 표현하는 각 샷의 비디오 순서 분할을 위한 것이다. 그리고 색인에 대한 각 샷으로부터 키 프레임을 선택한다. 존재하는 비디오 분할 방법들은 2가지 그룹들로 분류될 수 있다. 먼저 경계값이 할당되어야만 하는 샷 전환 검출(SCD) 접근과 클러스터 수의 사전 지식이 요구되는 클라스터 접근이다. 본 논문에서는 히스토그램 기반 퍼지 c-means(HBFCM) 클러스터링 알고리즘을 사용하는 비디오 분할 방법을 제안하였다. 이 알고리즘은 앞에서 기술한 2가지 접근의 혼합이다. 그리고 이것은 두 가지 접근들의 결점을 극복하도록 설계되었다. 실험 결과들은 HBFCM 클러스팅 알고리즘이 강건하고 비디오 시퀀스들의 다양한 형태들에 응용할 수 있다고 제안한다.

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