내용기반 검색을 위한 비디오 데이터 장면전환 검출에서 점진적인 전환을 검출하는 것은 갑작스런 전환을 검출하는 것에 비해 일반적으로 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 가변형 동적 임계값과 가장 최근에 검출된 컷 프레임과 현재 프레임간의 특징값 차이인 컷 프레임 차를 이용하여 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 찾아내는 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 점진적인 전환이 갖는 특성과 수학적 모델을 제시하고 컷 프레임 차를 이용하여 점진적인 전환을 검출할 수 있음을 보인다. 그리고 이를 바탕으로 갑작스런 전환과 점진적인 전환을 함께 검출할 수 있는 방법을 제시한다. 실세계 동영상 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 제안하는 기법이 점진적인 전환 효과의 종류에 종속적이지 않으며 적은 연산 비용으로 쉽게 점진적인 전환 유무를 검출 할 수 있음을 보인다.
Gradual scene change detection is known as more difficult problem then abrupt scene change detection on video data analysis for contents based retrieval. In this paper, we present a new method for scene change detection far both abrupt and gradual change using the variable dynamic threshold arid cut frame difference (CFD). For this, We present the characteristics arid mathematical models of gradual transitions anti then, how can be detected by the CFD. And also we present new scene change detection algorithm based on cut frame difference. By the experimental result using real world video data indicate that the proposed method detect various scene changes both abrupt and gradual change efficiently without time-consuming computation and any dependency on a kind of gradual change effects.
