IV. Phƣơng phỏp nghiờn cứu
3.2. Phõn tớch, lựa chọn cụng cụ
Nhằm kiểm chứng kỹ thuật đề xuất trong chƣơng 2, chỳng tụi đó tiến hành cài đặt chƣơng trỡnh demo thao tỏc phõn đoạn video. Chƣơng trỡnh đƣợc phỏt triển trờn mụi trƣờng Visual C++ 2008 với bộ thƣ viện mó nguồn mở OpenCV.
Chỳng tụi sử dụng kỹ thuật so sỏnh biểu đồ màu, kết hợp với kỹ thuật thay đổi bƣớc nhảy nhằm tăng tốc độ tớnh toỏn của chƣơng trỡnh. Dữ liệu kiểm tra đƣợc lấy từ thƣ viện TRECVID và một số video tự xõy dựng.
3.3. Một số kết quả thực hiện chƣơng trỡnh
Cỏc chức năng chớnh của chƣơng trỡnh:
Số húa bởi Trung tõm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
+ Lựa chọn chức năng “Open video” trong menu File và lựa chọn video.
+ Quan sỏt quỏ trỡnh phỏt hiện chuyển cảnh, nhấn Esc để kết thỳc. + Lựa chọn file để lƣu kết quả.
Thay đổi cấu hỡnh phần mềm.
+ Lựa chọn chức năng “Open config” của menu Option và chọn file cấu hỡnh.
Dƣới đõy là một số giao diện của chƣơng trỡnh:
Hỡnh 3.1. Giao diện phỏt hiện chuyển cảnh
Hỡnh 3.2. Nội dung file lưu kết quả phõn đoạn
Kết quả thực nghiệm trờn cỏc file video đƣợc lấy từ TRECVID đƣợc biểu diễn ở bảng dƣới đõy
Số húa bởi Trung tõm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
hỡnh phỏt hiện
BOR11 122MB 370 369
A 13,1MB 270 269
Số húa bởi Trung tõm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
PHẦN KẾT LUẬN
Video ngày càng đƣợc ứng dụng rộng rói trong nhiều lĩnh vực đời sống khoa học – xó hội. Cỏc tài liệu video kỹ thuật số ngày nay chiếm một số lƣợng lớn trong dữ liệu đa phƣơng tiện cú sẵn. Để quản lý hiệu quả cỏc tài liệu video này, chỳng cần phải đƣợc lập chỉ mục. Cỏc phƣơng phỏp lập chỉ mục cổ điển dựa trờn văn bản là khụng đủ để cung cấp một mụ tả đầy đủ, do đú, một hỡnh thức mới của lập chỉ mục là cần thiết cho chuỗi video. Trong đú phỏt hiện chuyển cảnh trong chuỗi video là một trong những bƣớc đầu tiờn cần thiết trong một hệ thống quản lý hiệu quả dữ liệu video. Hơn nữa, việc phõn đoạn video kỹ thuật số thành cỏc đơn vị nhỏ hơn cũng rất quan trọng trong cỏc lĩnh vực khỏc nhƣ nộn MPEG.
Qua thời gian thực hiện đề tài, em nghiờn cứu đó hoàn thành đƣợc mục đớch và cỏc nội dung nghiờn cứu đề ra, cụ thể với cỏc nội dung chớnh nhƣ sau:
Nghiờn cứu về tổng quan vể video và phõn đoạn video.
Nghiờn cứu về cỏc kỹ thuật trừ ảnh và kỹ thuật nhảy thớch ứng ỏp dụng trong phõn đoạn video.
Cài đặt thử nghiệm chƣơng trỡnh SenceChangeDetection 1.0. Quỏ trỡnh nghiờn cứu giỳp em cú thờm kiến thức chuyờn sõu về video, cỏc kỹ thuật phõn đoạn video, cũng nhƣ việc ỏp dụng kỹ thuật trừ ảnh trong xử lý video. Mặc dự rất nỗ lực nghiờn cứu, song do thời gian và năng lực cũn hạn chế, nờn đề tài mới chỉ đề cập đƣợc một số phần trong rất nhiều lĩnh vực liờn quan đến phõn đoạn video, hƣớng nghiờn cứu tiếp theo của em nghiờn cứu là: Tỡm kiếm, phỏt hiện, nhận dạng đối tƣợng trong dữ liệu video ỏp dụng trong hệ thống giỏm sỏt tự động.
Kết quả đạt đƣợc: Nắm vững về lý thuyết ảnh video, cấu trỳc, một số phƣơng phỏp phõn đoạn video.
Hƣớng phỏt triển: Tiếp tục xõy dựng kho lƣu trữ video và cỏc chỉ mục, video rỳt gọn giỳp cho việc tỡm kiếm video theo một số điều kiện đƣợc nhanh và thuận tiện.
Số húa bởi Trung tõm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Bestul, T., Davis, L.S., 1989. On computing complete histograms of images in log (n) steps using hypercubes, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Volume: 11 2 , Feb., 1989, pp. 212 – 213.
[2] Grainne Gormley, 1999. Scene Break Detection and Classification of Digital Video Sequences Using the Method of Edge Detection. School of Computer Application, Dublin city University.
[3] Hampapur, A., Jain, R., Weymouth, T., 1994. Digital Video Segmentation. Proc. ACM Multimedia 94, San Francisco CA, 1994, pp. 357 – 364.
[4] Inờs Oliveira, Nuno Correia, Nuno Guimaróes, Image Processing Techniques for Video Content Extraction. INESC/IST, R. Alves Redol, 9, 6o, 1000 Lisboa.
[5] Ju-Wook Jang, Heonchul Park, Prasanna, V.K., 1995. A fast algorithm for computing a histogram on reconfigurable mesh. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Volume: 17 2 , Feb. 1995 , pp. 97 – 106.
[6] JungHwan Oh, Kien A. Hua, Ning Liang, A Content Based Scene Change Detection and Classifiction Technique Using Background Tracking. School of Computer Science, University of Central Florida Orlando, FL 32816-2362.
[7] Jyrpi Korki – Anttila, 2002, Automatic color enhancement and sence change detection of digital video. Dept of Automation and Systems, Lab of Media Technology, Hensiki University of Technology.
[8] Lƣơng Xuõn Cƣơng, éỗ Xuõn Tiến, éỗ Trung Tuấn, 2004, Kỹ thuật
nõng cao khả năng phõn đoạn dữ liệu video ứng dụng trong e- learning, Bỏo cỏo khoa học tại Hội thảo quốc gia “Một số vấn đề chọn lọc của Cụng nghệ thụng tin”, Đà Nẵng, thỏng 8/2004.
[9] Morpher Page, Website Sugano, M., Nakajima, Y., Yanagihara, H., Yoneyama, A., 1998. A fast scene change detection on MPEG coding parameter domain. International Conference on Image Processing, 1998. ICIP 98. Proceedings, Volume: 1, 1998, pp. 888 – 892.
[10] Nagasaka, A., Tanaka, Y., 1992. Automatic Video Indexing and Full- Video Search for Object Appearances. Visual Database Systems, II, Elsevier Science Publishers, 1992, pp. 113 – 127.
Số húa bởi Trung tõm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
[11] Novak, C.L.; Shafer, S.A., 1992. Anatomy of a color histogram. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 1992, pp. 599 – 605.
[12] Shahraray, B., 1995. Scene Change Detection and Content-Based Sampling of Video Sequences. Digital Video Compression: Algorithms and Technologies, A. Rodriguez, R. Safranek, E. Delp, Editors, Proc. SPIE 2419, 1995, pp. 2 – 13.
[13] Sawhney, H.S., Hafner, J.L., 1994. Efficient color histogram indexing. Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing, Volume: 2 , 1994 , pp. 66 – 70.
[14] Swanberg, D., Shu, C., & Jain, R., 1993. Knowledge-guided parsing in video databases. Proceedings. of SPIE Symposium on Electronic Imaging: Science and Technology, San Jose, CA, 13-24.
[15] Ueda, H., Miyatake, T., and Yoshizawa, S., 1991. IMPACT: An Interactive Natural-motion-picture Dedicated Multimedia Authoring System. In proceedings of CHI, 1991 (New Orleans, Louisiana, Apr.- May, 1991) ACM, New York, 1991, pp. 343-350.
[16] Xiong, W., Lee, J. C.-M., Ip, M.C., 1995. Net comparison: a fast and effective method for classifying image sequences. SPIE Conf. Storage and Retrieval for Image and Video Databases III, Proceedings, San Jose, CA, 1995, pp. 318 – 328.
[17] Xiong, W., Lee, J. C.-M., 1998. Efficient scene change detection and camera motion annotation for video classification. Computer Vision and Image Understanding 71(2), 1998, pp. 166 – 181.
[18] Yihong, G., Hongjiang, Z., Chuan, C.H., 1994. An image database system with fast image indexing capability based on color histograms,
TENCON '94. IEEE Region 10's Ninth Annual International Conference. Theme: Frontiers of Computer Technology. Proceedings of 1994, vol.1, 1994, pp. 407 – 411.
[19] Yong Rui, Thomas S. Huang, Sahrad Merohtra, 2003. Constructing Table-of-Content for Video. Beckman Institude for Advanced Science and Technology, University of Illinois at Urbana Champaign.
[20] Zabih, R., Miller, J., Mai, K., 1999. A Feature-Based Algorithm for Detecting and Classifying Production Effects. ACM Journal of Multimedia Systems 7(2), 1999, pp. 119 – 128.
[21] Zhang, H.J., Kankanhalli, A., and Smoliar, S.W., 1993. Automatic Partitioning of Full-motion Video. Multimedia Systems (1993) Vol. 1, No. 1, pp. 10-28.
Số húa bởi Trung tõm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
[22] R. Lienhart, 2001. Reliable dissolve detection. In Proceedings of the SPIE Conference on Storage and Retrieval for Media Databases, volume 4315, pages 219–230, January 2001.
[23] J. Boreczky and L. Rowe, 1996. Comparison of video shot boundary detection techniques. In Pro-ceedings of the SPIE Conference on Storage and Retrieval for Image and Video Databases, volume 2670, pages 170–179.
[24] P. L. Cor reia and F. Pereir a, 2004. Classification of v ideo seg mentation application scenar ios. IEEE Trans. Circ. Sy st. Video Tech., 14(5):735–741.
[25] E. Izquierdo and M. Ghanbar I, 2002. Key components for an advanced seg mentation system. IEEE Trans. Multimed. , 4(1):97– 113.
[26] C. Jones, 1994-2003. Transitions in video editing. In The Encyclopedia of Educational Technology. San Diego State University. [27] S. D. Katz, 1991. Film directing shot by shot: visualizing from
concept to screen. Michael Wiese Productions.
[28] Gargi, U., Kasturi, R., & Strayer, S. H, 2000. Performance characterization of video-shot-change detection methods. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 10(1), 1-13.
[29] Sarah Porter, Majid Mirmehdi, Barry Thomas, 2003. Temporal video segmentation and classification of edit effects. Image and Vision Computing 21 (2003) 1097–1106.
[30] S. Lawrence, D. Ziou, and M.-F. Auclair-Fortier, 2004. Motion- Insensitive Detection of Cuts and Gradual Transitions in Digital Video. Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 14, No. 1, 2004, pp. 109–119.
[31] Efthymia Tsamoura, Vasileios M ezaris, Ioannis Kompatsiaris, 2008. Video Shot Meta-Segmentation Based On Multiple Criteria For Gradual Transition Detection. Content-Based Multimedia Indexing, 2008. CBMI 2008. International Workshop on 18-20 June 2008, pp51 – 57.
[32] Efthymia Tsamoura, Vasileios Mezaris, Ioannis Kompatsiaris, 2008. Gradual Transition Detection Using Color Coherence And Other Criteria In A Video Shot Meta-Segmentation Framework. Image Processing, 2008. ICIP 2008. 15th IEEE International Conference on Oct. 2008, page(s): 45 – 48.
Số húa bởi Trung tõm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
[33] Yu-Jin Zhang, 2006.An Overview of Image and Video Segmentatio in the Last 40 Years. Global Telecommunications Conference Globecom 99 (2006).
[34] Yi-Chun Liao, Chun-Hong Huang, 2009. Automatic Video
Segmentation and Story-Based Authoring in E-Learning. Journal of software, vol. 4, no. 2, April 2009.
[35] Jianlin Zhao, Zeju Wu, Jundong Chen, Jing Wang, 2009. Video Object Segmentation of Still Background. Proceedings of the 2009 International Workshop on Information Security and Application (IWISA 2009).
[36] Tomoyuki Nagahashi , Hironobu Fujiyoshi and Takeo Kanade, . Video Segmentation Using Iterated Graph Cuts Based on Spatio- temporal Volumes. ACCV’09, 2009.