1. 指導教授：陳淑媛 學生：李宗叡 李卿輔

2.  利用下列三種方法 (Edge Detection 、 Local Binary Pattern 、 Structured Local Edge Pattern) 來判斷是否為場景變換，以方便使用者來 找出所要的片段。

3.  原理：  Canny edge detection 利用了 Gaussian function 的 1 st derivative ，來找出邊界，並且計算整張圖 片所有的亮點數量，並且比較前後兩張圖片差 異數，進而來判定是否為場景變換。 Digital 原圖 Canny Edge 圖 轉換後

4.  判定方法：  利用轉換後的 Canny Edge 圖，並計算前後兩張 圖片亮點的數量，來比對兩張圖亮點的數量差 異數，並設定一個基準值，若超過這個門檻值 ，則有可能為場景變換的地方。

5.  實驗結果： 如右邊兩張圖所表示，在峰值處必為場景變 換的地方，而我們是以 FPS = 5 的方式，從影 片分割出一張張圖片，因此在第 483 張與第 439 張處，因此可計算出時間點約在 1 分 14 秒 處。

6.  概念：  先把原圖轉換成灰階  檢查每個 pixel  每個 pixel 周圍的八個鄰居，這八個鄰居與該點 圍成一個圓圈。  若中心 pixel 值大於鄰居，則把該鄰居的值設定 為 0 ，反之為 1 。  乘於相對應的權重

7.  計算方式：  以下用一個 3x3 矩陣說明 以中心點為基準，尋找周圍的灰階值 ，若比基準點大，則設定為 1 ，反之 則設定為 0 。在乘於相對應的權重值 即可獲得該點的 LBP 值。 灰階值 對應權重值 比較後

8.  判定方法：  利用轉換後的灰階圖，並計算前後兩張圖片 LBP 值，來比對兩張圖 LBP 差值，並設定一個基 準值，若超過這個基準值，即有可能為場景變 換的地方。

9.  實驗結果： 使用 LBP ，在第 438 與 439 處，產 生峰值，明顯高於周圍，因此在 第 438 與 439 處為場景變換。

10.  概念：  先把圖片轉換成 Edge 圖  每個 pixel 的八個鄰居，是否為 Edge 的一部分  再利用後述之計算方式，求得該 pixel 的 SLEP 值

11.  計算方式：  以下用一個 3x3 矩陣說明 Canny Edge 圖對應位置 SLEP[i] = 16*a[8]+ 8*(a[7] || a[3]) + 4*(a[6] || a[2]) + 2*(a[5] || a[1]) + 1*(a[4] || a[0]) 利用以上公式，即可算出該點的 SLEP 值。

12.  判定方法：  利用轉換後的 Canny Edge 圖，並計算前後兩張 圖片 SLEP 值，來比對兩張圖 SLEP 差值，並設定 一個基準值，若超過這個基準值，即有可能為 場景變換的地方。

13.  實驗結果： 使用 SLEP ，同樣能夠找出在第 438 與 439 兩張圖片為場景變換。

14.  在使用過這三種方法來找尋影片中的場景 變換，在不同類型的影片中，這三種方法 呈現出不同的結果，例如在比較簡潔的影 片中， EDGE 和 SLEP 相較於 LBP 準確率較 高，而在背景稍微模糊的影片中， LBP 呈現 出來的數值則浮動較大，整體而言， SLEP 的準確率大於另外兩種方法。