Shot Boundary Detection

Detekce přechodů ve videu je proces automatického nalezení hranic mezi jednotlivými scénami. Tato práce se zabývá převážně detekcí střihů, postupné přechody jsou ale rovněž uvažovány. Vysvětleny jsou základní pojmy z této oblasti a stručně představeny doposud používané metody. Stěžejní částí je návrh a implementace detektoru přechodů. Ten je založen na kombinaci dvou přístupů. Prvním je porovnávání barevných histogramů sousedních snímků. Druhý, méně tradiční, je založen na sledování výrazných bodů ve videu. Analýza průběhu těchto příznaků probíhá pomocí odhadu jeho derivace. Systém byl otestován na vlastní sadě ručně anotovaných dat. Ukázalo se, že oba příznaky jsou pro detekci přechodů vhodné. Detektor byl schopný nalézt většinu střihů při zachování dobré přesnosti. Prokázala se schopnost detekovat i některé postupné přechody.Shot boundary detection is a process of automatically finding the boundaries between shots in a video. This work primarily deals with detection of hard-cuts, but gradual transitions are also considered. At first, fundamental terms of this field are explained, commonly used methods are shortly described. The main part of this work is design and implementation of system for shot boundary detection based on combination of two methods. The first one is comparison of color histograms for adjacent frames. Second approach is based on visual feature tracking. The analysis of behavior of those features is done by estimating their first derivatives. Proposed system was tested on small, manually annotated set of test data, which showed that both features are suitable for this task. Detector proved its ability to find hard-cuts with good precision. It was also able to detect some gradual transitions.

Robust Detection of Moving Objects in Video

Segmentace scény do oblastí s podobným pohybem je důležitá pro oddělení pohybujících se objektů od pozadí. Většina používaných přístupů ale předpokládá pozadí statické, kdy se kamera nehýbe. Existují i jiné, jejich nevýhodou je však obvykle velmi vysoká výpočetní náročnost. Tato práce obsahuje návrh řešení metody pro online segmentaci obrazu do oblastí s podobným pohybem, která nepředpokládá žádné apriorní znalosti o scéně. Základem je opačná aplikace tvrzení, že body, které patří jednomu objektu, se pohybují podobně. Použitý přístup je založen na sledování výrazných bodů a hledání skupin bodů s podobným pohybem pomocí metody založené na algoritmu RANSAC. Pro zvýšení robustnosti sledování je aplikována oprava přerušených trajektorií. Nalezené shluky bodů jsou následně zpracovávány do skupin představující samostatné objekty, které jsou dále sledovány.Motion segmentation is an important process for separating moving objects from the background. Common methods usually assume fixed camera, other approaches exist as well, but they are usually very computational intensive. This work presents an approach for scene segmentation to regions with coherent motion, which works faster than similar methods and it is capable of online processing with no prior knowledge of objects or camera. The main assumption is that the points belonging to a single objects are moving together and this applies as well in the opposite direction. The proposed method is based on tracking of feature points and searching for groups with similar motion by using RANSAC-based algorithm. Short-range repair of broken tracks is applied to increase the overall robustness of tracking. Found clusters are subsequently processed to represent separate moving objects.