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It has also been shown that, among a variety of difference metrics, comparison of colour code histograms is the optimal choice; it achieves both high accuracy and speed. The major sources of error in detecting breaks and transitions are object motion, lighting changes and a few inherent limitations of the segmentation processing, the effects of which need to be reduced to improve the performance of the algorithms further. Currently, computation of the field of motion vectors is implemented in software, but chips developed for video compression and transmission, using the H.261 (Ang et al. 1991) and MPEG (Le Gall 1991) standards, can be used for the same purpose. These chips compute a motion vector for every block of 8 × 8 pixels for motion-compensated interframe coding for video compression. When a video compression chip processes input from any video source, motion vectors are computed in real-time, thereby increasing the efficiency of computation with much higher spatial resolution than has been implemented in software. In addition, if the video material is stored as a compressed file, we can retrieve the motion vectors directly from that file. Once the dense motion field can be obtained accurately, algorithms to recover motion from optical flow (Kasturi and Jain 1991) may also be used for camera movement detection. Such analysis may provide more accurate information about camera movement when both camera and object motion exist in the same frame sequence. (1993). This algorithm uses the two-dimensional hue and saturation (HS) histogram based on the hue, saturation and intensity (HSI) colour space.

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