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J-GLOBAL ID：201702252115218519   整理番号：17A0314522

ビデオストリームにおける急激な変化の検出による露出フレーム欠失【Powered by NICT】

Exposing frame deletion by detecting abrupt changes in video streams

著者 (8件)： Yu Liyang (School of Software, Harbin University of Science and Technology, Harbin, China) ,  Yu Liyang (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Huanran (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Han Qi (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Niu Xiamu (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Yiu S.M. (Department of Computer Science, The University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Fang Junbin (Department of Optoelectronic Engineering, Jinan University, Guangzhou, China) ,  Wang Zhifang (School of Electronic Engineering, Heilongjiang University, Harbin, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 205  ページ： 84-91  発行年： 2016年09月12日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： フレーム欠失検出のための多くの既存の方法は,ビデオストリームの中に異常な周期的アーチファクトを検出する試みが,多くの理由のために,周期的アーチファクトは常に確実に検出することができない。本論文では,フレーム欠失検出のための新しい方法を提案した。異常周期的アーチファクトを検出するのではなく,予測残差の変化およびイントラマクロブロックの数の大きさを測定するための二つの特徴を考案した。考案した特徴に基づいて,ビデオストリームにおける異常な急激な変化を捉えるために溶融指数を提案した。6サブセットからなるデータセットを作成し,ビデオレベルとGOP(画像のグループ)レベルの両方におけるこの方法の検出能力を試験した。実験結果は,提案した方法が各種の構成の下で安定に動作することを示す。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *露光 ,  画像 ,  アーチファクト ,  残差 ,  *録画装置 ,  部分集合
準シソーラス用語： 検出能 ,  *ビデオストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ビデオ科学捜査 ,  異常検出 ,  フレーム欠失検出 ,  ビデオストリーム解析

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： ビデオストリーム ,  欠失