การตรวจหาจุดเปลี่ยนภาพวิดีโอโดยการใช้ฮีสโตแกรมของเฟรมภาพย่อย

Abstract

ปัจจุบันวิธีแก้ปัญหาในการนำข้อมูลวิดีโอกลับมาจัดเก็บและค้นหาเป็นที่ถูกสนใจหนึ่งในการแก้ปัญหาคือการใส่ข้อมูลรายละเอียดลงไปในวิดีโอ ซึ่งต้องเริ่มต้นจากการแบ่งวิดีโอออกเป็นส่วนๆโดยใช้การหาจุดเปลี่ยนภาพ ในงานวิจัยส่วนใหญ่จะใช้เวลามากเนื่องจากมีการอ่านค่าจุดทุกจุดในเฟรมภาพวิดีโอ วิทยานิพนธ์นี้ได้ทำการพัฒนาปรับปรุงอัลกอริทึมสำหรับตรวจหาจุดเปลี่ยนภาพวิดีโอโดยใช้การหาค่าความต่างของฮีสโตแกรมภาพวิดีโอที่อยู่ระหว่างเฟรมภาพย่อยที่อยู่ต่อเนื่องกัน เพื่อลดเวลาในการคำนวณและค้นหา ในการทดลอง ภาพวิดีโอถูกแบ่งออกเป็นส่วนย่อยๆ จำนวน 64 ส่วนแล้วเลือกพื้นที่เฉพาะที่สนใจบางส่วนมาคำนวณตามรูปแบบซึ่งแบ่งเป็นแบบพื้นที่ต่อเนื่องและแบบพื้นที่ไม่ต่อเนื่อง หลังจากนั้นนำเฟรมภาพที่ได้เลือกนั้นไปหาค่าฮีสโตแกรมและนำไปเปรียบเทียบกับเฟรมที่ติดกันเพื่อหาจุดเปลี่ยนภาพ การหาความต่างของเฟรมภาพย่อยนั้นได้จากการนำเอาทฤษฏีการหาค่าสัมบูรณ์ของฮีสโตแกรม (Absolute Value of Histogram) และไค-สแควร์ (Chi-Square Value of Histogram) จากนั้นนำผลลัพธ์ที่ได้ไปทำการเปรียบเทียบและทดสอบประสิทธิภาพโดยใช้ทฤษฏีทางสถิติ Recall ผลการทดสอบพบว่าเทคนิคข้างต้นนี้สามารถลดพื้นที่ในการค้นหาลงเหลือร้อยละ 75 และใช้เวลาลดลงเฉลี่ยร้อยละ 1.96 ทั้งนี้ยังคงรักษาระดับความแม่นยำที่ใกล้เคียงกันเมื่อเทียบกับพื้นที่ที่ไม่มีการลดพื้นที่ทดสอบลงหรือพื้นที่ร้อยละ 100

The problems of storage and searching video files are recently interesting to solve for exploring all video file. One of the solutions is to add description into video file which start with separating video into segment using scene change. Most of researches used a lot of computation time according to reading every pixel in each video frames. This thesis presents the development of the video shot change detection using sub-frame histogram in order to reduce the computation and searching time. In the experiment, video frame is divided into 64 areas. Then the area of interest is selected to calculate in the continues format and non continues format. Those frames of area of interest are then calculated the histogram and compare with the neighborhood frame for searching scene changing. The absolute values of histogram and chi-square value of histogram are used to determine the differential of sub-frame. Then the results of this stage are compared and tested the efficiency using recall statistic theory. The experiment results show the technique can reduce the computation area into 75% and uses the average time reducing 1.96%. While the quality of accuracy maintains as same as the original with out reducing the area.