본 논문에서는 MPEG 비디오의 급진적 장면전환검출을 위한 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 프레임들의 DC 계수만을 디코딩하여 DV 영상을 추출한다. 그리고 두 DC 영상 사이에서 움직임 예측을 시행함으로써 크기가 줄어든 DC 영상에 적합한 움직임 벡터를 찾아내며, 얻어진 DC 영상과 움직임 벡터를 이용하여 프레임 사이의 유사도 측정치를 구함으로써 장면전환을 검출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 인접한 프레임 사이의 유사도 측정치, 즉 움직임 보상된 프레임간 상관계수를 계산하고 이를 시퀀스에 관계없이 동일한 값을 가지는 임계값과 비교함으로써 장면전환을 검출한다. 실험 겨로가, 제안된 알고리즘은 대부분의 시퀀스에서 90% 이상의 ‘recall’과 ‘precision’을 나타내었으며 시퀀스에 따라 서로 다른 임계값을 사용하는 기존의 알고리즘들보다 더 좋은 결과를 나타내었다.
This paper discusses an effective algorithm which is proposed for abrupt scene change detection in MPEG bitstream. The proposed algorithm restores DC images by decoding only DC coefficients and estimates the new motion vectors between adjacent DC images and detects scene change by similarity measure between frames. The proposed algorithm calculates similarity measure between adjacent frames, i.e motion compensated inter-frame correlation, and detects scene change by comparing this similarity measure with threshold value independent of sequences. Experimental results show that the proposed algorithm has more than 90% `recall` and `precision` in almost sequences and these results can be considered better than other algorithms using threshold value dependent of sequences.
