Dissolve Detection Based Shot Identification Using Singular Value Decomposition

Padalkar, Milind G.; Zaveri, Mukesh A.

doi:10.1109/ams.2010.69

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“…The ideal video shot detection is a process of semantic analysis, but as the current algorithms couldn't analyze video semantics well, most algorithms segment shots based on the low-level features [7] of the position of video shot transition(such as colour, contour, texture, roughness, etc.). Generally, shot transitions will lead to obvious changes of low-level features of video content, abrupt changes [8,9] of colour distribution for example. However, in some special cases, for instance, for video transitions of gradual changes [9] (a generic tem of a variety of shot changes, such as fade in, fade off, dissolve, etc.…”

Section: Shot Detectionmentioning

confidence: 99%

“…Generally, shot transitions will lead to obvious changes of low-level features of video content, abrupt changes [8,9] of colour distribution for example. However, in some special cases, for instance, for video transitions of gradual changes [9] (a generic tem of a variety of shot changes, such as fade in, fade off, dissolve, etc. ), low-level features changes are gradual and unobvious, usually lasting several frames.…”

Section: Shot Detectionmentioning

confidence: 99%

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An Improved Keyframe Extraction Method Based on HSV Colour Space

Lin²,

Gao³

et al. 2013

JSW

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Video segmentation andkeyframe extraction are the basis of Content-based Video Retrieval (CBVR), inwhich keyframe selection is at the very core of CBVR. At shot level, key-frameextraction provides sufficient indexing and browsing of large video databases.In this paper, we proposed two improved approaches of key-frame extraction forvideo summarization. In our first synthesis method based on histogram-basedmethod and pixel-based method, videos were firstly segmented into shotsaccording to video content, by our improved histogram-based method, with theuse of histogram intersection and nonuniform partitioning and weighting. Then,the obtained results are secondly detected to optimize the results. On theother hand, we realized an improved clustering algorithm for video shotsegmentation, in consideration of video characteristics. Within each shot,key-frames were determined with the calculation of image entropy of every framein HSV colour space. Our simulation results in section 4 prove that extractedkey frames with our method are compact and faithful to the original video.Moreover, according to the types of test videos, different methods for shotsegmentation are highly recommended

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Section: Shot Detectionmentioning

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Section: Shot Detectionmentioning

confidence: 99%

An Improved Keyframe Extraction Method Based on HSV Colour Space

Lin²,

Gao³

et al. 2013

JSW

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“…As an alternative to the pixel-based and histogram-based techniques, some strategies incorporating more complex statistical analyses and using different color set spaces have been proposed along the recent years [14] [19]. These proposals improve the results of the abovementioned methods, but only working on the same kind of video sequences (news, sports, etc.)…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Temporal segmentation tool for high-quality real-time video editing software

Cuevas

García

2012

IEEE Trans. Consumer Electron.

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“…Además de estas estrategias de detección, del mismo modo que ocurría en el caso de las técnicas de detección de transiciones abruptas, también han aparecido trabajos que tratan de detectar la presencia de transiciones graduales analizando las secuencias en el dominio del espacio y de la frecuencia (Drew et al, 2002) (Yao et al, 2008), y trabajos que operan en el dominio comprimido (Damghanian et al, 2006) (Ren et al, 2010). Además, también es posible encontrar estrategias combinadas que analizan soluciones espacio-temporales obtenidas a partir de imágenes DC (Joyce y Liu, 2006), o propuestas que realizan análisis estadísticos de distintos tipos de información (Padalkar y Zaveri, 2010).…”

Section: Técnicas Para La Detección De Transiciones Gradualesunclassified

Segmentación de Secuencias de Vídeo: análisis y desarrollo de estrategias para la detección de cambios de toma y para la detección de objetos móviles

Rodríguez¹

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Son muchas las personas que me han ayudado a llegar hasta aquí y por eso quiero dedicar estos párrafos para agradecérselo.En primer lugar quiero dar las gracias a mi mujer, Beatriz, por ser la que me ha dado las fuerzas para seguir adelante en los momentos más difíciles. Junto a ella, mis padres, Pedro y Conchi, mi hermana Marta y mi cuñado Pedro Pablo han sido los que más han tenido que aguantar mis excentricidades y pesimismos y, a pesar de eso, siempre me han animado, apoyado y querido. Por eso también les doy las gracias especialmente a ellos. Tampoco puedo olvidarme de mis abuelos, tíos y tías, ya que si he llegado hasta aquí es también gracias a su apoyo y conanza en mí.También quiero dar las gracias a la gente de mi grupo (el GTI). En primer lugar a mi director de tesis, Narciso, por todo el apoyo que me ha dado y todo lo que me ha enseñado. Asimismo he de acordarme de Luis, ya que con él fue con quien empecé mi trayectoria como investigador; y de Fernando, del que siempre he obtenido ayuda para resolver cualquier problema que me haya podido surgir. Tampoco puedo pasar por alto el agradecimiento a todos mis compañeros en el GTI, especialmente a aquellos que han estado conmigo desde que comencé la tesis: gracias Marcos, Carlos Roberto, Raúl, Víctor y Jon, gracias a todos por no limitaros a ser buenos compañeros y por haberos convertido en grandes amigos, gracias por haberme ofrecido siempre vuestra ayuda y por haberme hecho pasar momentos inolvidables a lo largo de estos años. Para terminar quiero aclarar que, aunque no los he nombrado especícamente por ser demasiados, no olvido al resto de compañeros que me han acompañado durante la realización de la tesis, tanto los que ya dejaron el GTI como los que continúan en él.

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Dissolve Detection Based Shot Identification Using Singular Value Decomposition

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An Improved Keyframe Extraction Method Based on HSV Colour Space

An Improved Keyframe Extraction Method Based on HSV Colour Space

Temporal segmentation tool for high-quality real-time video editing software

Segmentación de Secuencias de Vídeo: análisis y desarrollo de estrategias para la detección de cambios de toma y para la detección de objetos móviles

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