In order to build a news archive system. the news video stream should be first segmented into several articles, ad their contents are abstracted effectively. This abstraction helps the users to understand the contents of the article without playing the whole video stream. This paper proposes a new article boundary detection scheme for the news video streams together with a new news article abstraction scheme using the shot types of the news video data. The shots in the news video are classified into anchor person shots, interview shots, speech shots, reporting shots, graphic shots, and others. Since the news article starts with an anchor shot whose duration is relatively longer than other shots with special screen structure, the article boundary in detected by the computing the length of the shot and checking the screen structure in the proposed scheme. For the effective abstraction of the article video, the graphic image located in the right-top of the anchor shot frames is primarily used in the proposed abstraction scheme since it is the abstraction of the article made by the producer of the news according to its contents so that it contains a lot of meaningful information. The key frames of the other shots except interview and report shots are also used to abstract the contents of the articles in the proposed scheme. Upon experimental results, the precision and recall values of the proposed article boundary detection scheme could be 92% and 96%, respectively. This paper also presents a design and implementation of a prototype news archive system on WWW that consists of an indexing tool, an authoring tool, a database for meta-data of the news, and a browsing tool.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.52
no.4
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pp.91-110
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2018
We proposed a video summarization algorithm based on an ERP (Event Related Potentials)-based topic relevance model, a MMR (Maximal Marginal Relevance), and discriminant analysis to generate a semantically meaningful video skim. We then conducted implicit and explicit evaluations to evaluate our proposed ERP/MMR-based method. The results showed that in the implicit and explicit evaluations, the average scores of the ERP / MMR methods were statistically higher than the average score of the SBD (Shot Boundary Detection) method used as a competitive baseline, respectively. However, there was no statistically significant difference between the average score of ERP/MMR (${\lambda}=0.6$) method and that of ERP/MMR (${\lambda}=1.0$) method in both assessments.
The processing of emotional information is very important in Human-Computer Interaction (HCI). In particular, it is very important in video information processing to deal with a user's affection. To handle emotional information, it is necessary to represent meaningful features and detect them efficiently. Even though it is not an easy task to detect emotional events from low level features such as colour and motion, it is possible to detect them if we use statistical analysis like Linear Discriminant Analysis (LDA). In this paper, we propose a representation scheme for emotion-related features and a defection method. We experiment with extracted features from video to detect emotional events and obtain desirable results.
Purpose: This study aimed to provide the basic data for improving patient satisfaction and dental services by examining the satisfaction of implant patients who have become important customers of dental treatment due to the increased demand for implants and identifying the factors affecting satisfaction. Methods: Out of 145 questionnaires, excluding 15 questionnaires that were unfaithfully responded to or difficult to analyze, 130 questionnaires were used for the analysis of the satisfaction of the dental patients with implant treatment in 19 dental hospitals and clinics in Gyeonggi-do, South Korea. Results: Implant satisfaction was as high as 3.20 (±0.56) for masticatory function satisfaction, 3.19 for psychological function satisfaction (±0.59), and 3.01 (±0.58) for social function satisfaction. Conclusion: Consistent patient care is important because an implant is not a one-shot cure but ends over a period of several months to several years. It is meaningful in that this study measured the satisfaction of implant prostheses evaluated from a patient's point of view and examined various factors and needs affecting patient satisfaction to provide the basic data for research that can contribute to improving the satisfaction of implant patients.
While the broadband multimedia technologies have been developing, the commercial market of digital contents has also been widely spreading. Most of all, digital cartoon market like internet cartoon has been rapidly large so video cartooning continuously has been researched because of lack and variety of cartoon. Until now, video cartooning system has been focused in non-photorealistic rendering and word balloon. But the meaningful frame extraction must take priority for cartooning system when applying in service. In this paper, we propose new automatic frame extraction method for video cartooning system. At frist, we separate video and audio from movie and extract features parameter like MFCC and ZCR from audio data. Audio signal is classified to speech, music and speech+music comparing with already trained audio data using GMM distributor. So we can set speech area. In the video case, we extract frame using general scene change detection method like histogram method and extract meaningful frames in the cartoon using face detection among the already extracted frames. After that, first of all existent face within speech area image transition frame extract automatically. Suitable frame about movie cartooning automatically extract that extraction image transition frame at continuable period of time domain.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.3
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pp.149-158
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2018
VR image content producers are now terrestrial broadcasters, movie studios, game companies, and VR content producers (productions). As the VR market begins to form, investment in VR image content production is also expanding. The terrestrial KBS 'Summter VR' has been produced steadily from 2016 to 2017. 2D and VR images were simultaneously broadcast. If we compare and analyze these two image data, we could get a meaningful presentation. In this paper, 'Summter VR' is analyzed by cutting the image by time. "Summter VR" was using a long take for an average of 30 seconds or more, and at the same time, it was choosing a beautiful place so as not to fall into the boredom of long take directing. Most of the images of 'SummterVR' were long take techniques using the mise en scene VR technique.
We introduce a novel scheme to characterize and index events in TV golf programs using MPEG-7 descriptors. Our goal is to identify and localize the golf events of interest to facilitate highlight-based video indexing and summarization. In particular, we analyze multiple (low-level) visual features using domain-specific model to create a perceptual relation for semantically meaningful(high-level) event identification. Furthermore, we summarize a TV golf program with TV-Anytime segmentation metadata, a standard form of an XML-based metadata description, in which the golf events are represented by temporally localized segments and segment groups of highlights. Experimental results show that our proposed technique provides reasonable performance for identifying a variety of golf events.
As the number of various types of media data such as UCC (User Created Contents) increases, research is actively being carried out in many different fields so as to provide meaningful media services. Amidst these studies, a semantic web-based media classification approach has been proposed; however, it encounters some limitations in video classification because of its underlying ontology derived from meta-information such as video tag and title. In this paper, we define recognized objects in a video and activity that is composed of video objects in a shot, and introduce a reasoning approach based on description logic. We define sequential rules for a sequence of shots in a video and describe how to classify it. For processing the large amount of increasing media data, we utilize Spark streaming, and a distributed in-memory big data processing framework, and describe how to classify media data in parallel. To evaluate the efficiency of the proposed approach, we conducted an experiment using a large amount of media ontology extracted from Youtube videos.
Kim, Gi-Hong;Yune, Chan-Young;Lee, Hwan-Gil;Hwang, Jae-Seon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.1
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pp.47-53
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2011
From 12 to 16 July 2006, 4 days' torrential rainfall in Deoksan-ri, Inje-up, Inje-gun, Gangwon-do caused massive landslide and debris flow. Huge losses of both life and property, including two people buried to death in submerged houses, resulted from this disaster. As the affected region is mostly mountainous, it was difficult to approach the region and to estimate the exact extent of damage. But using aerial photographs, we can define the region and assess the damage quickly and accurately. In this study the debris flow region in inje, Gangwon-do was analyzed using aerial photographs. This region was divided into three sections - beginning section, flow section and sedimentation section. Informations for each section were extracted by digitizing the shot images with visual reading. Topographic, forest physiognomic and soil characteristics and debris flow occurrences of this region were analyzed by overlaying topographic map, forest type map and soil map using GIS. Comprehensive analysis shows that landslide begins at slope of about $36^{\circ}$, flows down at $26^{\circ}$ slope, and at $21^{\circ}$ slope it stops flowing and deposits. Among forest physiognomic factors, species of trees showd significant relationship with debris flow. And among soil factors, effective soil depth, soil erosion class, and parent materials showed meaningful relationship with debris flow.
It can be said that Scheler's theory of perception is the theory of drive-conditioned perception, in more detail the theory of drive-motoric conditions of perception. Scheler tells us that Immanuel Kant and Ernst Mach were mistaken in their assumption that sensations are purely receptive and primary in all experience. He claims that sensations are not primary but subsequent to a subliminal attention of vital drives(called 'Vor-Liebe und Vor-Interesse' by him). And because sense perception cannot take place without a vital energy of drives that account for the ongoing activity of perception, no object can be perceived unless it stimulates movement in an organism which exercises a count-movement against objects and thereby resisting objects. According to Scheler, an order of foundation such as the preexistence of images prior to perception; the priority of perception with regard to functions of senses; the priority of sense functions with regard to sensations has to be kept in mind. And it has to be kept in mind that the essence of life is pre-empirical, is pure becoming(Werden) and unbecoming(Entwerden), a process in which its two empirical sides are not yet separated. Then it is easy to see that perception is conditioned by vital drives. The drive-conditioned theory of perception is also supported by the fact that the motility of an organism determines its sensory apparatus, an organism has an alphabet of senses that can serve as signs of luring and noticing objects that are meaningful for its drive-motoric behavior. For example a lizard remains undisturbed by a gun shot but runs away from the slightest noise in the grass.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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