The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.6
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pp.1443-1452
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1997
In this paper, we propose a new video structuring method for reconstructuring a 'structured logical video' which adds logical video information to a conventional structured video. Logical video information is composed of background, object, and situation. The proposed structured video is reconstructed in logical unit like episodes as well as in physical unit like shots. It can support many video functions and may be reusable in many video applications-video browsing, video retrieval, video editing, etc. we also present the video database management system in order to manage the proposed structured video is modeled on object-oriented concept and hierarchical structure. Also, we design and implement a video browsing and retrieval system using the proposed structured video.
Video information is an important component of multimedia systems such as Digital Library, World-Wide Web (WWW), and Video-On-Demand (VOD) service system. Video information has hierarchical document structure inherently, so it is named "structure video document" in this paper. This paper proposes a data model, a query language, and an indexing scheme for structured video documents in order to store, retrieve, and share video documents efficiently. In representing structured video documents, the object-oriented data modeling technique is used since the hierarchical structure information can be modeled as complex objects. We also define object types for the structure information. Our query language supports not only content-based retrieval, which means the queries based on the structure of video documents, and spatial/temporal relation for video documents. In order to perform structure queries efficiently, as well as to reduce the storage overhead of indices, an optimized inverted index structure is proposed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.8
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pp.1444-1456
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2011
This paper presents a low-complexity algorithm for an H.264/AVC encoder. The proposed motion estimation scheme determines the best coding mode for a given macroblock (MB) by finding motion-blurred MBs; identifying, before motion estimation, an early selection of MBs; and hence saving processing time for these MBs. It has been observed that human vision is more sensitive to the movement of well-structured objects than to the movement of randomly structured objects. This study analyzed permissible perceptual distortions and assigned a larger inter-mode value to the regions that are perceptually less sensitive to human vision. Simulation results illustrate that the algorithm can reduce the computational complexity of motion estimation by up to 47.16% while maintaining high compression efficiency.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.9
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pp.1208-1213
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2018
The study investigates how the structured debriefing method affects the learning flow, critical thinking disposition, and clinical performance of nursing students, using the Lasater Clinical Judgment Rubric (LCJR). Nursing students in the 4th grade of P University were divided into three groups, each trying out a different structured debriefing method: the experimental group - structured video debriefing using the LCJR question, the comparative group - structured oral debriefing, and the control group - structured group discussion debriefing. There was no significant difference between the three groups in learning flow (p=.640), critical thinking disposition (p=.420) and clinical performance ability (p=.360). Planning and intervention among the areas of clinical performance were significantly improved in the experimental group compared to the other two groups (p=.005). Structured debriefing when used with LCJR improves the learning flow and critical thinking disposition of students, while structured video debriefing improves clinical performance.
In this paper, we design new video metadata schema for searching video segments to create UEC (User Edited Contents). The proposed video metadata schema employs hierarchically structured units of 'Title-Event-Place(Scene)-Shot', and defines the fields of the semantic information as structured form in each segment unit. Since this video metadata schema is defined by analyzing the structure of existing UECs and by experimenting the tagging and searching the video segment units for creating the UECs, it helps the users to search useful video segments for UEC easily than MPEG-7 MDS (Multimedia Description Scheme) which is a general purpose international standard for video metadata schema.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.7
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pp.421-427
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2020
The aim of this study was to examine the impacts of pre-briefing using structured video simulations in the pre-hospital trauma care simulation-based education on simulation immersion, simulation confidence, and simulation satisfaction. For both the experimental group and the control group, orientations were conducted on the simulation environment. Subsequently, the experimental group watched a video of about 8 minutes, similar to the scenario situation, in which the goal and result of the training were presented. The control group, on the other hand, conducted a classical way of orientation related to the scenario during the same time period. In addition, the experimental group and the control group underwent simulation practice in the same situation for 12 minutes, and debriefing was performed for 40 minutes by the same research assistant. Afterwards, we measured the simulation immersion, confidence, and satisfaction of the participants. Data were analyzed using χ2 and independent t-test using the SPSS 22.0 program. It was found that the experimental group that conducted the pre-briefing using video had higher immersion and confidence than the control group. On the other hand, satisfaction was not significantly different between the two groups. The results indicate that pre-briefing using structured video was an effective educational method to increase simulation immersion and simulation confidence.
This paper proposes an efficient algorithm of extracting anchor blocks for a semantic structure of a news video. We define the FRFD to calculate the frame difference of anchor face position rather than simply uses the general frame difference. Since, The FRFD value is sensitive to existing face in frame, anchor block can be efficiently extracted. In this paper, an algorithm to extract a face position using partial decoded MPEG data is also proposed. In this way a news video can be structured semantically using the extracted anchor blocks.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.5
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pp.1109-1118
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1998
Recently, much attention has been focused on video databases. Video documents also have a hierarchical logical structure like text documents. By exploiting this structure using structure queries, users can obtain greater benefits than by using only content queries. In order to process structure queries efficiently, an index structure supporting fast video element access must be provided. However, there has been little attention to the index structure for video documents. In this paper, we present a tree-structured video document model and a new inverted index structure for video documents. We evaluate the storage requirement and the disk access time of the scheme and present the analytical results.
Video summary is one of the tools which can provide the fast and effective browsing fur a lengthy video. Video summary consists of many key-frames that could be defined differently depending on the video genre it belongs to. Consequently, the video summary constructed by the uniform manner might lead into inadequate result. Therefore, identifying the video genre is the important first step in generating the meaningful video summary. We propose a new method that can classify the genre of the video data in MPEG compressed bit-stream domain. Since the proposed method operates directly on the com- pressed bit-stream without decoding the frame, it has merits such as simple calculation and short processing time. In the proposed method, only the visual information is utilized through the spatial-temporal analysis to classify the video genre. Experiments are done for 6 genres of video: Cartoon, Commercial, Music Video, News, Sports, and Talk Show. Experimental result shows more than 90% of accuracy in genre classification for the well-structured video data such as Talk Show and Sports.
We propose a detection algorithm based on tree-structured convolutional neural networks (TsCNNs) that finds pornography, propaganda, or other inappropriate content on a social media network. The algorithm sequentially applies the typical convolutional neural network (CNN) algorithm in a tree-like structure to minimize classification errors in similar classes, and thus improves accuracy. We implemented the detection system and conducted experiments on a data set comprised of 6 ordinary classes and 11 inappropriate classes collected from the Korean military social network. Each model of the proposed algorithm was trained, and the performance was then evaluated according to the images and videos identified. Experimental results with 20,005 new images showed that the overall accuracy in image identification achieved a high-performance level of 99.51%, and the effectiveness of the algorithm reduced identification errors by the typical CNN algorithm by 64.87 %. By reducing false alarms in video identification from the domain, the TsCNNs achieved optimal performance of 98.11% when using 10 minutes frame-sampling intervals. This indicates that classification through proper sampling contributes to the reduction of computational burden and false alarms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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