Мільйони відео щодня завантажуються на Youtube та подібні платформи. Однією з багатьох проблем, з якими стикаються ці служби, є вилучення корисних метаданих. Наприклад, розміщувати рекламу краще в середині відео, і рекламодавець вважає за краще показувати рекламу в перервах між сценами, де це буде менш нав'язливо. Інший приклад - подивитись лише найцікавіші чи найважливіші фрагменти відеозапису. Зрозуміло, що краще застосовувати автоматичний підхід до розпізнавання сцени замість того, щоб розмічати тисячі відеозаписів вручну. Виявлення змін сцени може допомогти автоматично проаналізувати відеопотік: відстежувати, які персонажі з'являються в яких сценах, як довго взаємодіють, їх стосунки та важливість. Потенційне рішення може враховувати різні фактори: появу об'єкта, зміну контрасту чи інтенсивності, зміну фону, зміни звуку. У даній роботі запропоновано метод для ефективного виявлення зміни сцени, який базується на аналізі сцени з пороговими значенням, а також плавними змінами сцен. Він використовує підходи комп'ютерного зору та аналізу зображень для виявлення зміни сцени. Експериментальні результати демонструють ефективність запропонованого підходу до виявлення змін сцени.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"