Bibliography | Gairing, Patrick: Detektion von Schnitten in Videos mit Hilfe des optischen Flusses. University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Bachelor Thesis No. 3 (2013). 63 pages, german.
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Abstract | Die automatisierte Segmentierung von Videosequenzen ist, vorallem wegen der stetig anwachsenden Menge an zu verwaltendem Videomaterial, ein wesentliches Problem auf dem Gebiet der Videoanalyse. Ein grundlegender Bestandteil dieser Segmentierung ist die Detektion von Schnitten innerhalb der Sequenzen. In dieser Bachelorarbeit werden verschiedene Verfahren zur Erkennung von Schnitten vorgestellt. Die Verfahren lassen sich hierbei in zwei Hauptkategorien unterteilen. So gibt es auf der einen Seite Ansätze, die auf statistischen Bildinformationen beruhen. Hierbei wird versucht, Schnitte beispielsweise über plötzliche Änderungen der Helligkeit oder der Farbverteilung zu detektieren. Drei Ansätze dieser Art werden hier aufgezeigt. Auf der anderen Seite existieren Verfahren, die mittels Bewegungsinformationen versuchen, Bildinhalte über mehrere Bilder hinweg zu verfolgen. Viele verbreitete Verfahren dieser Kategorie setzen dabei auf lokale Techniken. In diesem Fall werden die Bilder in Bereiche aufgeteilt. Unter Verwendung von Bewegungsinformationen werden dann in aufeinanderfolgenden Bildern sich in hohem Maße ähnelnde Bereiche einander zugeordnet. Sobald es nicht mehr möglich ist, einem Bild einen gewissen Anteil der vorherigen Inhalte zuzuordnen, können Schnitte auf diese Weise detektiert werden. Je qualitativ hochwertiger dabei die zur Verfügung stehenden Bewegungsinformationen sind, desto genauer kann diese Zuordnung erfolgen. Globale Verfahren haben gegenüber lokalen den Vorteil, dass die Bewegungsinformationen genauer geschätzt werden können, indem nicht mehr für Bereiche, sondern für die einzelnen Pixel eines Bildes Zuordnungen getroffen werden. Der sogenannte optische Fluss kann in diesem Zusammenhang als Vertreter der globalen Verfahren genannt werden. In dieser Arbeit wird die Detektion von Schnitten über den optischen Fluss neben anderen statistischen Verfahren präsentiert. Nach Vorstellung der Verfahren werden diese anhand mehrerer Bildsequenzen unterschiedlicher Schwierigkeit miteinander verglichen.
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