압축된 동영상에서 인덱싱을 위한 장면전환 검출기법에서 기존의 방법들은 순차검색, 비순차검색, 모션벡터 등을 이용한다. 본 논문에서는 동영상의 장면전환 검출 속도 및 성능을 개선하기 위해 비순차적 검색 방법을 이용한 Hybrid 기법을 제안하였다. 비순차적 검색방법만으로는 영상의 급격한 변화에는 좋은 결과를 보이지만 점진적으로 변화하는 구간에서는 검출성능이 우수하지 못한 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 급진적인 장면전환검색에는 이진검색기법을 사용하고 점진적인 장면전환검색에서는 분산을 이용하는 Hybrid 알고리즘을 제안하여 검색속도 및 검색성능을 개선하였다. 검색속도는 기존의 순차검색 방법에 비해 10배정도 향상되었다.
In this paper, a hybrid algorithm for well detecting both abrupt and gradual scene changes is proposed. This algorithm examines only the candidate intervals for speedup using the binary tree method and skips the intervals that are not candidate. For accuracy, the temporal difference of variance is used to detect the gradual scene changes while the temporal difference of histogram is used to detect the abrupt scene changes. Experimental results show that the proposed hybrid algorithm using the binary tree method works up about 10 times faster that the sequential method and is effective in detecting abrupt scene change and gradual transitions including dissolving and fading.
