비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 프레임 간 화소 밝기와 객체 이동은 높은 탐지율을 보장하는 샷 탐지 알고리즘이 극복해야할 문제이다. 본 논문에서는 프레임의 블록화 및 객체의 이동과 프레임의 밝기를 고려하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 먼저 연속하는 두 프레임 사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려하여 계산된 히스토그램과 밝기 차이를 반영하는 모폴러지 팽창 연산을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 다음으로 화소 밝기 차를 보상한 프레임 블록의 화소정보와 프레임의 전역적인 밝기 히스토그램의 변화를 함께 이용하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 국가기록원 소장 비디오 데이터에 대한 실험에서 화소 또는 히스토그램 기반 알고리즘에 비해 높은 샷 탐지율을 보였다.
Shot boundary detection is an essential step for efficient browsing, sorting, and classification of video data. Robust shot detection method should overcome the disturbances caused by pixel brightness and object movement between frames. In this paper, two shot boundary detection methods are presented to address these problem by using segmentation, object movement, and pixel brightness. The first method is based on the histogram that reflects object movements and the morphological dilation operation that considers pixel brightness. The second method uses the pixel brightness information of segmented and whole blocks between frames. Experiments on digitized video data of National Archive of Korea show that the proposed methods outperforms the existing pixel-based and histogram-based methods.
