The main goal of this research is automatic video analysis using a face recognition technique. In this paper, an automatic video management system is introduced with a variety of functions enabled, such as index, edit, summarize, and retrieve multimedia data. The automatic management tool utilizes MPEG-7 visual descriptors to generate a video index for creating a summary. The resulting index generates a preview of a movie, and allows non-linear access with thumbnails. In addition, the index supports the searching of shots similar to a desired one within saved video sequences. Moreover, a face recognition technique is utilized to personalbased video summarization and indexing in stored video data.
Recently studies about audio-visual immersion are being carried out due to development of digital video but studies analysing quantitatively the content or climax of video has not carried out. The paper is analysed quantitatively by using shot size, camera angle, camera direction and camera position, objective & subjective which is general component of video expression. We can see the climax effects in the video destroying the principles because there is a rule when they use the component. This thesis analyses shot-list based on video expression in existing movies therefore it can analyse quantitatively several method commonly used in order to make the climax. These suggesting method that can find the part of climax based on analysis of shot-list can be used when you search the specific part of video like long movie or when you search the genre of the movie or when you index the genre. Also it can be very effective in various information services companies offering climax movie which is searched.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.2
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pp.242-247
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2009
Recently an intelligent system is developed for the service what users want not a passive system which just answered user's request. This intelligent system is used for personalized recommendation system and representative techniques are content-based and collaborative filtering. In this study, we propose a prediction system which is based on the techniques of recommendation system using a collaborative filtering and a fuzzy system to solve the collaborative filtering problems. In order to verify the prediction system, we used the data that is user's rating about movies. We predicted the user's rating using this data. The accuracy of this prediction system is determined by computing the RMSE(root mean square error) of the system's prediction against the actual rating about the each movie and is compared with the existing system. Thus, this prediction system can be applied to base technology of recommendation system and also recommendation of multimedia such as music and books.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.1
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pp.439-444
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2021
There are many reasons why myths are used in the cultural context. However, the primary reason is that myths tend to be a safe choice as they are guaranteed to be entertaining and connect people over the past thousands of years, and are also free from issues related to plagiarism. In particular, myths from Northern Europe are used in many parts of modern cultural content as they have a clear conflict between good and evil and present a universe with various tribes and worlds. This study analyzed the movie series of Thor and the game Ragnarok to investigate how myths are used in the modern cultural context. In the movie series of Thor and the game Ragnarok, it is possible to identify how myths are modified while keeping their basic storyline. The findings from the analysis can be summarized as follows.
This study attempted to analyze human brain responses toward visual content through EEG signals and intended to measure brain wave reactions of different age groups to determine the sexuality level of the media. The experimental stimuli consist of three different video footage (rated ages 12, 15, and 18) to analyze how subjects react in situations where they actually watch sexual content. For measuring and analyzing brain wave reactions, EEG equipment records alpha, beta, and gamma wave responses of the subjects' left and right frontal lobes, temporal lobes, and occipital lobes. The subjects of this study were 28 total and they are divided into two groups. The experiment configures a sexual content classification scale with age or gender as a discriminating variable and brain region-specific response frequencies (left/right, frontal/temporal/occipital, alpha/beta/gamma waves) as independent variables. The experimental results showed the possibility of distinguishing gender and age differences. The apparent differences in brain wave response areas and bands among high school girls, high school boys, and college students are found. Using these brain wave response data, this study explored the potential of developing algorithm for measurement of age-specific responses to sexual content and apply it as a film rating.
This study analyzed the type of format and content expression of fashion films, from the perspective of promotion and advertisement. For the analysis, a reference research and case study were employed. Our results showed that the format type of fashion films are categorized as movie type; films that convey a story through lines and provide an interesting element as well as artistic value;, video clip films which consist of intriguing sections in a short-length film;, animation type; films that deliver a message through the virtualized world and a created character;, and music video fashion films that use the musical technique to convey how the story of fashion film is structured. The type of content expression of fashion films are divided into direct expression, which exposes the collection of clothes and accessories directly in fashion films;, metaphorical type; which visually delivers the brand image and product;, and the documentary type; that delivers the brand story and historical facts related to the brand. The study on the analysis of fashion films through type of format and content expression shows how fashion brands effectively and strongly promote their products, enhance their brand values, and increase an interest among the customers.
As the role of online reviews has become increasingly crucial, numerous studies have been conducted to utilize helpful reviews. Helpful reviews, perceived by customers, have been verified in various research studies to be influenced by factors such as ratings, review length, review content, and so on. The determination of a review's helpfulness is generally based on the number of 'helpful' votes from consumers, with more 'helpful' votes considered to have a more significant impact on consumers' purchasing decisions. However, recently written reviews that have not been exposed to many customers may have relatively few 'helpful' votes and may lack 'helpful' votes altogether due to a lack of participation. Therefore, rather than relying on the number of 'helpful' votes to assess the helpfulness of reviews, we aim to classify them based on review content. In addition, the text of the review emerges as the most influential factor in review helpfulness. This study employs text mining techniques, including topic modeling and sentiment analysis, to analyze the diverse impacts of content and emotions embedded in the review text. In this study, we propose a review helpfulness prediction model based on review content, utilizing movie reviews from IMDb, a global movie information site. We construct a review helpfulness prediction model by using an explainable Graph Neural Network (GNN), while addressing the interpretability limitations of the machine learning model. The explainable graph neural network is expected to provide more reliable information about helpful or non-helpful reviews as it can identify connections between reviews.
Collaborative filtering has been popular in commercial recommender systems, as it successfully implements social behavior of customers by suggesting items that might fit to the interests of a user. So far, most common method to find proper items for recommendation is by searching for similar users and consulting their ratings. This paper suggests a new similarity measure for movie recommendation that is based on genre interest, instead of differences between ratings made by two users as in previous similarity measures. From extensive experiments, the proposed measure is proved to perform significantly better than classic similarity measures in terms of both prediction and recommendation qualities.
In the 1970s and 1980s, space installations in films became a new approach to film research. Many film directors and theoretical scholars believe that the space setting in films, other than textual stories, is an important core of film narrative research. Early film scholars have proposed that the film space with sensory narrative mode as the core motive force can promote people's in-depth understanding of the film content. Therefore, many researchers have tried to emphasize the importance of space in films through Hitchcock's films, but have not analyzed the elements and techniques of film space performance in detail. Reviewing the Hitchcock's classic crime film, through the space set in the traditional film, we can discover the movie techniques and concepts related to space. Therefore, this study takes Hitchcock's classic crime film as an example, and through analysis of film space expression techniques, attempts to propose factors for film space creation and bring new spatial perception effects to the audience.
This study examined the importance of independent variables that affect users' preference on the VODs of the newly-released movies by using the conjoint analysis. The results demonstrated that 'price(44.6%)' is the most important variable, which is followed by 'device(24.5%)', 'recency(18.0%)', 'producing country(12.9%)'. Respondents obtained the relatively high utility from watching the VOD of a Korean movie currently on screen in 3,000 wons. A television set was the most preferable device for watching VODs. The traditional windowing strategy in the media content market has been recently challenged by the new trend that the holdback period between market windows is ignored and the high-priced content is found in the second window. Nevertheless, this study demonstrated that users of the VODs of the newly-released movies are still very sensitive to the price and consider 'the recency' to be relatively less important than 'price'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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