Selecting The generation of movie preview has been studied in 2D field as a technology, which allows us to skim summarized videos in a short time. However, directly implementing on existing 2d preview method in S3D contents lead to many problems because S3D human factors that can cause visual fatigue are not considered in 2D preview methods. This paper introduces a novel method that selects highly depth-perceived scenes and simultaneously minimizes visual fatigues with S3D human factors, which are not considered so far to create effective stereoscopic 3D movie preview. First, to rank the scenes that have minimum visual fatigue with high depth-perception, we scored each scene based on three S3D human factors: luminance, blur, and motion, as well as depth range. Second, we implemented our simple and robust approximation algorithm to accomplish the depth stabilization and the arrangement of scenes at once. We have applied our novel method to movies of different characteristics for evaluation. Experiments show that our technique dramatically preserves the good continuity of depth while extracting effective S3D scenes.
영상 프리뷰 생성은 영화와 같이 길이가 긴 영상을 짧은 시간에 중요 장면만 보는 것을 가능하게 기술로써 오랫동안 2D영역에서 연구되어 왔다. 하지만, 기존 2D 영상 프리뷰 기법을 그대로 입체 영상을 적용시키게 되면 입체감과 시각적 피로를 유발할 수 있는 휴먼 팩터 요소를 고려하고 있지 않기 때문에 결과물을 관람할 때, 3D 멀미와 시각적 피로감이 나타날 수 있다. 본 논문에서는 S3D 영화의 프리뷰를 만들기 위해서 입체감이 큰 장면들을 선택하는 동시에 S3D 휴먼 팩터들을 고려하여 시각적 피로감을 최소화하는 새로운 방법을 제안한다. 우리는 입체감이 높고 시각적 피로감을 최소화하는 장면들의 순위를 정하기 위해서 세 가지 S3D 휴먼 팩터인 밝기, 블러, 모션에 대한 정보와 함께 입체감의 분포를 조합하여 점수를 부여하였다. 점수가 부여된 장면들을 배열하고 장면들 사이의 입체감을 안정화 시키는 문제를 간단하고 강건한 근사 알고리즘을 사용하여 한번의 단계로 해결한다. 객관적인 평가, 분석을 위하여 제안된 방법을 다양한 장르의 영화에 적용하였으며, 실험 결과를 통해 입체감이 연속성을 가지며 좋은 입체감을 가진 프리뷰가 생성이 됨을 확인 할 수 있다.
