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Geometry of Motion for video shakiness Detection

Journal of Computer Science & Technology 2018年第3期33卷 475-486页

作者： Xiao-Qun Wu Hai-Sheng Li Jian Cao Qiang Cai School of Computer and Information Engineering Beijing Technology and Business University Beijing 100048 China Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety Beijing Technology and Business University Beijing 100048 China

This paper presents a novel algorithm for automatically detecting global shakiness in casual videos. Per-frame amplitude is computed by the geometry of motion, based on the kinematic model defined by inter-frame geometric transformations. Inspired by motion perception, we investigate the just-noticeable amplitude of shaky motion perceived by the human visual system. Then, we use the thresholding contrast strategy on the statistics of per-frame amplitudes to determine the occurrence of perceived shakiness. For testing the detection accuracy, a dataset of video clips is constructed with manual shakiness label as the ground truth. The experiments demonstrate that our algorithm can obtain good detection accuracy that is in concordance with subjective judgement on the videos in the dataset.

关键词： video shakiness kinematic model motion perception

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