Abstract-Partitioning en videosekvens i bilder är det första steget mot video-innehållsanalys och innehållsbaserad video surfning och hämtning. En videobild definieras som en serie inbördes relaterade på varandra följande bilder tagna kontinuerligt av en enda kamera och som representerar en kontinuerlig åtgärd i tid och rum. Som sådan anses skott vara de primitiva för högre nivå innehållsanalys, indexering och klassificering. Syftet med detta dokument är tvåfaldigt. För det första analyserar vi problemet med skottgränsöverskridande upptäckt i detalj och identifierar viktiga frågor som måste beaktas för att lösa detta problem på ett framgångsrikt sätt. Sedan lägger vi fram en begreppsmässig lösning på problemet med skottgränsöverskridande upptäckt där alla frågor som identifierats i det föregående steget beaktas. Denna lösning tillhandahålls i form av en statistisk detektor som är baserad på minimering av den genomsnittliga sannolikheten för upptäckt-terror. Vi modellerar de nödvändiga statistiska funktionerna med hjälp av en robust metriska för visuellt innehåll diskontinuiteter (baserat på rörelsekompensation) och tar hänsyn till all (a priori) kunskap som vi fann relevant för skott-gränsöverskridande detektion. Denna kunskap omfattar skottlängdsfördelning, visuella diskontinuitetsmönster vid skottgränser och karakteristiska tidsmässiga förändringar av visuella egenskaper runt en gräns. De största fördelarna med den föreslagna detektorn är dess robusta och sekvensoberoende prestanda, samtidigt som det också finns möjlighet att upptäcka olika typer av skottgränser samtidigt. Vi demonstrerar prestandan hos vår detektor avseende två mest använda typer av skottgränser: hårda skärsår och löses upp. Index Termer-Shot-gränsöverskridande upptäckt, videoanalys, videodatabaser, videosökning.
En sekvens av ramar fångas av en kamera i en enda kontinuerlig åtgärd i tid och rum kallas en video film REF.
Shot-Boundary Detection: Unraveled and Resolved
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}