"Segmentação automática de tomadas em vídeo"

A área de recuperação de informação baseada em conteúdo visual vem ganhando importância graças ao volume de material visual existente (imagens e vídeo digitais), compartilhado e distribuído principalmente via Internet, e à capacidade de processamento alcançada pelos computadores pessoais na última d...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Santos, Thiago Teixeira
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2004
País:Brasil
Institución:Universidade de São Paulo (USP)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:teses.usp.br:tde-14092005-162819
Acceso en línea:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-14092005-162819/
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:multimedia
multimídia
segmentação de vídeo
shot-boundary detection
Descripción
Sumario:A área de recuperação de informação baseada em conteúdo visual vem ganhando importância graças ao volume de material visual existente (imagens e vídeo digitais), compartilhado e distribuído principalmente via Internet, e à capacidade de processamento alcançada pelos computadores pessoais na última década. Novas formas de consumo, manipulação e exploração de vídeo digital podem ser criadas através da organização e indexação apropriada desse material. A delimitação de tomadas fornece uma base para a abstração e estruturação de vídeo, agregando quadros contíguos em seqüências de mesmo contexto, isto é, trechos com unidade em termos de tempo e espaço. Nesta dissertação são apresentados os conceitos básicos de delimitação de tomadas e métodos tradicionais utilizados nesse tipo de segmentação, bem como vários resultados experimentais obtidos a partir de seqüências reais de TV. É analisada a distribuição das diferenças entre quadros sucessivos, calculada através de seus histogramas, na tentativa de caracterizar as transições entre tomadas e obter melhores parâmetros para a segmentação. Obtêm-se experimentalmente mais evidências que comprovam a superioridade da medida de intersecção de histogramas sobre outras medidas. A principal contribuição do trabalho consiste no desenvolvimento de um algoritmo baseado no método twin-comparison, que apresenta melhor desempenho que o método original na detecção dos limites de tomadas por utilizar análise local da variação visual entre os quadros do vídeo.