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Detecção de Algumas Transições Detecção de Algumas Transições Abruptas em Seqüências de ImagensAbruptas em Seqüências de Imagens
Nielsen Cassiano Simõ[email protected]
Mestrando
Prof. Dr. Neucimar Jerônimo [email protected]
Orientador
Instituto de Computação – UNICAMPInstituto de Computação – UNICAMP
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Roteiro
• Motivação• Objetivo• Principais Conceitos• Trabalhos relacionados• Detecção de transições• Resultados• Conclusões e Extensões
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Motivação
• Detecção de transições entre tomadas– Detecção de tomadas
• Indexação, extração de key-frames, detecção de cenas, etc.
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Objetivo• Tratar segmentação estrutural de vídeo como
um problema de segmentação de imagem– 2D+t => 1D+t
• Redução do tempo computacional– Detecção de transições abruptas
• Identificar padrões para transições abruptas– Cortes e Flashes
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Principais Conceitos
• Vídeo: seqüência de imagens (2D) em um determinado intervalo de tempo (t)
X
Y
T
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Transições
• Uma tomada é um segmento ininterrupto de tempo, espaço e configurações gráficas de tela
• Transição interrupção de uma tomada– Abruptas
• Corte
– Graduais• Wipe
• Fades (Fade-in e Fade-out)
• Dissolve
• Morphing
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Transição Abrupta - Corte
Exemplo da ocorrência de um corte.
Corte
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Transições Graduais - Wipe
Exemplos de wipes:a) diagonal
b) door open
c) iris round
d) push vertical
e) split
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Transições Graduais - Fades
Exemplos de Fade-in e Fade-out.
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Transições Graduais - Dissolve
Exemplo da ocorrência de um dissolve.
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Trabalhos de Câmera
Efeitos dentro de uma mesma tomada, não envolvendo transições entre tomadas, geralmente decorrentes de movimentos ou operações da câmera.
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Trabalhos de Câmeras - Flash
Presença de alta intensidade luminosa durantepoucos quadros, geralmente decorrentes de
flash de câmeras fotográficas.
Exemplo da ocorrência de um flash.
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Trabalhos Relacionados• Métricas de Dissimilaridade
• Diferença entre pixels
• Comparação de histogramas
• Testes estatísticos (2)
• Motion Vectors e transformada de wavelet
• Imagem Representativa (Ritmo visual)• Modelos estatísticos e Cadeias de Markov
• Operadores e filtros Morfológicos– Processamento de imagens
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Ritmo Visual
Representação D+t do espaço 2D+t de um segmento de vídeo digital.
bzrazrfziVR yxt ,,
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Ritmo Visual
Exemplo do ritmo visual de um segmento de vídeo.
Cortes
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Detecção de Cortes
• Imagem representativa (ritmo visual)– Considera informações locais (regionais)
• Considerar informações globais– Redução da influência de movimentos de objetos
• Ritmo visual por histograma
• Ritmo visual por histograma acumulado
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Detecção de Cortes
• Histograma Acumulado– Níveis de cinza
– Invariante à rotação e translação
• Ritmo visual por histograma acumulado– Cada coluna representa
o histograma acumulado do quadro correspondente
His
togr
ama
His
togr
ama
Acu
mul
ado
)()(0
iHjHj
ihistacm
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Detecção de CortesRitmo visual por histograma.
Ritmo visual por histograma acumulado.
Cortes
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Detecção de Cortes• Vetor Representativo
– Projeção vertical do ritmo visual por histograma acumulado.
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Detecção de Cortes• Laplaciano
– Realce das ocorrências de cortes– Minimiza a contribuição de variações graduais
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Detecção de Cortes• White Top-hat
– Realce adicional dos picos
Top-hat white utilizando elemento estruturante 1x3
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Detecção de CortesOutro exemplo da aplicação do White Top-hat
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Detecção de Cortes• Limiarização
– Definição de um limiar manual– Interfere na ocorrência de falsos positivos/falsos negativos– Dependente das características de cada vídeo
• Classificação / Clusterização
– Duas classes: cortes e não cortes
– K-means
– Classificação em 2 centros/classes
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Detecção de Cortes• Limiarização
• K-means
Valor 128
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Outro exemplo
Classificação: k-means
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Vetor original:
Classificação: k-means 1 etapa
Classificação: k-means 2 etapas
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Detecção de Flashes• Presença de uma alta intensidade luminosa
– Grande quantidade de pixels cuja intensidade é alta– O valor médio dos pixels é elevado (maior que 128 p/ 256 níveis de cinza)
• Saturação do histograma acumulado– O histograma acumulado do quadro atinge um valor máximo, Ts2, a partir
de uma posição (bin) elevada Ts1.
Quadro com ocorrência de um flash e seu histograma acumulado.
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Detecção de FlashesVetor de saturação do histograma acumulado:
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Intensidade Média
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Validação dos candidatos
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Detecção de Flashes• Classificação final
– K-means de duas classes para separar os principais candidatos
– Eliminação de componentes conexas maiores que 5 quadros
– Identificação dos quadros correspondentes a um flash
Resultado após a classificação final
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victoria.mpeg
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Detecção de Flashes - Resultado
Saturação do histograma acumulado, intensidade média e validação de candidatos.
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Detecção de Flashes - Resultado
903 frames com 7 flashes 1 falso 0 não detectados
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Detecção de Cortes - Resultado
Ritmo visual por histograma acumulado
Ritmo visual
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Detecção de Cortes - Resultado
Aplicação do Laplaciano e do White Top-hat 1x3.
Projeção do ritmo visual por histograma acumulado
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Detecção de Cortes - Resultado903 frames com 33 cortes 6 falsos 3 não detectados
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Medidas de Qualidade
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Resultados – Detecção de Flashes
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Resultados – Detecção de Cortes
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Nielsen Cassiano Simões 44
Um algoritmo simples
• Detecta-se contorno de uma das bandas RGB.
• Divide-se os quadros em janelas,. e.g., 32x32.
• Calcula-se a média de pontos de contorno em cada janela.
• Compara-se esta média quadro a quadro e janela à janela.
• O quadro k contendo mais de 50% de janelas com grande diferença, em relação às janelas do quadro k-1, é consi-derado um quadro de corte ou transição.
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Nielsen Cassiano Simões 45
Videos Nd Nfalsos Nfaltantes precisão revocação erro detecção
Comercial 13 5 5 0,72 0,72 0,28
Comercial2 0 0 0 1,00 1,00 0,00
Highlander_2 25 16 5 0,61 0,83 0,53
Jamie 6 0 2 1,00 0,75 0,00
Lawnmowr 50 30 37 0,63 0,57 0,34
Lisa 5 4 2 0,56 0,71 0,57
News 4 1 0 0,80 1,00 0,25
Psycho 12 1 42 0,92 0,22 0,02
Sexinthecity 29 2 5 0,94 0,85 0,06
VideoAbstract 21 10 17 0,68 0,55 0,26
Total 165 69 115 0,78 0,72 0,23
Resultados
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Nielsen Cassiano Simões 46
Conclusões
• Detecção de cortes e flashes– Nova abordagem utilizando imagem representativa
• Informações globais de quadros dos segmentos de vídeo
• Identificação de padrões em sinais 1DD
– Algoritmos simples– Baixo custo computacional
• Resultados comparáveis aos apresentados na literatura
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Nielsen Cassiano Simões 47
Extensões• Redução de falsos negativos
– Particionamento regular dos quadros– Combinação total ou parcial dos Vrha
• Análises mais detalhadas– Subquantizações do histograma acumulado– Alterações na resolução espacial dos quadros
• Testes em outras seqüências de imagens– Seqüências temporais de imagens de satélites
• Identificação de novos padrões• Aplicação no domínio de compressão MPEG
![Page 48: Detecção de Algumas Transições Abruptas em Seqüências de Imagens Nielsen Cassiano Simões nielsen@ic.unicamp.br Mestrando Prof. Dr. Neucimar Jerônimo Leite](https://reader035.vdocuments.mx/reader035/viewer/2022062512/552fc10b497959413d8c117b/html5/thumbnails/48.jpg)
Nielsen Cassiano Simões 48
FIMFIM
RealizaçãoNielsen Cassiano Simões
OrientadorNeucimar J. Leite
AgradecimentosNeucimar J. Leite
FamiliaresIC – Unicamp
CAPESSAI/PRONEX
A todos Presentes
Obrigado!