KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.5
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pp.195-200
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2021
Due to the development of video sharing platforms, the amount of video uploads is exploding. Such videos often include various types of music, among which cover songs are included. In order to protect the copyright of music, an algorithm to find the original song of the cover song is essential. However, it is not easy to find the original song because the cover song is a modification of the composition, speed and overall structure of the original song. So far, there is no known effective algorithm for searching the original song of the cover song. In this paper, we propose an algorithm for searching the original song of the cover song using the inflection points of the melody line. Inflection points represent the characteristic points of change in the melody sequence. The proposed algorithm compares the original song and the cover song using the sequence of inflection points for the representative phrase of the original song. Since the characteristics of the representative phrase are used, even if the cover song is a song made by modifying the overall composition of the song, the algorithm's search performance is excellent. Also, since the proposed algorithm uses only the features of the inflection point sequence, the memory usage is very low. The efficiency of the algorithm was verified through performance evaluation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.4
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pp.113-120
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2004
In this paper, we propose an efficient feature extraction and image retrieval algorithm for content-based retrieval method. First, we extract the object using Gaussian edge detector for input image which is key frames of MPEG video and extract the object features that are location feature, distributed dimension feature and invariant moments feature. Next, we extract the characteristic color feature using the proposed HAQ(Histogram Analysis md Quantization) algorithm. Finally, we implement an retrieval of four features in sequence with the proposed matching method for query image which is a shot frame except the key frames of MPEG video. The purpose of this paper is to propose the novel content-based image retrieval algerian which retrieves the key frame in the shot boundary of MPEG video belonging to the scene requested by user. The experimental results show an efficient retrieval for 836 sample images in 10 music videos using the proposed algorithm.
In this paper, we describe a fuzzy inference approach for detecting and classifying shot transitions in video sequences. Our approach basically extends FAM (Fuzzy Associative Memory) to detect and classify shot transitions, including cuts, fades and dissolves. We consider a set of feature values that characterize differences between two consecutive frames as input fuzzy sets, and the types of shot transitions as output fuzzy sets. The inference system proposed in this paper is mainly composed of a learning phase and an inferring phase. In the learning phase, the system initializes its basic structure by determining fuzzy membership functions and constructs fuzzy rules. In the inferring phase, the system conducts actual inference using the constructed fuzzy rules. In order to verify the performance of the proposed shot transition detection method experiments have been carried out with a video database that includes news, movies, advertisements, documentaries and music videos.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.9C
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pp.1269-1278
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2004
While the management of digital contents is getting more and more important, many researchers have studied about scene change detection algorithms to reduce similar scenes in the video contents and to efficiently summarize video data. The algorithms using histogram and pixel information are found out as being sensitive to light changes and motion. Therefore, visual rhythm gets used in recent work to solve this problem, which shows some characteristics of scenes and requires even less computational power. In this paper, a new scene detection algorithm using visual rhythm by direction is proposed. The proposed algorithm needs less computational power and is able to keep good performance even in the scenes with motion. Experimental results show the performance improvement of about 30% comparing with conventional methods with histogram. They also show that the proposed algorithm is able to keep the same performance even to music video contents with lots of motion.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.2
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pp.57-65
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2014
The role of sound in producing 3D animation clip is one of the important factor to maximize the immersive effects of the scene. Especially interaction between video and sound makes the scene expressions more apparent, which is diversely applied in video production. One of these interaction techniques, the out-focussing technique is frequently used in both real video and 3D animation field. But in 3D animation, out-focussing is not easily implemented as in music videos or explosion scenes in real video shots. This paper analyzes the sound data to synchronize the depth of field with it. The novel out-focussing technique is proposed, where the object's field of depth is controlled by beat rhythm in the sound data.
This study analyzed the effects of YouTube comments on belated hit in music chart by focusing on VIDITOR's YouTube channel video called 'BraveGirs_Rollin_comment_Collection'. For this, first of all, it investigated how the comments used by the channel master could achieve storytelling. Moreover, the reason for its popularity hit was researched by analyzing the comments made by users on this video through the 'Tipping point' rules. As a result, it was seen that this video created storytelling by connecting Brave Girls to the story of the Korean army. At the 'Tipping point,' besides, it was revealed that 'the law of the few' is the military, and 'the stickiness factor' is the good image left through Korea's island, 'Baengnyeongdo,' performance. Finally, the rule of 'the power of context' was indicated that it is a difficult reality situation because of COVID-19 and the good situation due to direct communication through the comments of Brave Girls' members and the company.
This paper proposes an automatic indexing algorithm of golf video using audio information. In the proposed algorithm, the input audio stream is demultiplexed into the stream of video and audio. By means of Adaboost-cascade classifier, the continuous audio stream is classified into announcer's speech segment recorded in studio, music segment accompanied with players' names on TV screen, reaction segment of audience according to the play, reporter's speech segment with field background, filed noise segment like wind or waves. And golf swing sound including drive shot, iron shot, and putting shot is detected by the method of impulse onset detection and modulation spectrum verification. The detected swing and applause are used effectively to index action or highlight unit. Compared with video based semantic analysis, main advantage of the proposed system is its small computation requirement so that it facilitates to apply the technology to embedded consumer electronic devices for fast browsing.
Nowadays, crowdfunding presents a promising development. This research focuses on the influence of platform strategy and market response on the success of crowdfunding from the perspective of the elaboration likelihood model (ELM) theory. Detailed product specifications, crowdfunding difficulty coefficient, vivid advertising video such as introduction and music, and recommendations from relevant figures are all used to depict platform strategy. Meanwhile, we use the number of lovers, followers, comments and 1 RMB backers to measure the level of market response. And thus, we model the impact of platform strategy and market response on crowdfunding success with empirical studies based on 400 samples of observed value. We found firstly that there exist significant positive relations between the total amount of funds pledged and detailed product specification, vivid advertising video, recommendations from relevant figures and the number of 1 RMB backers. Secondly, the crowdfunding difficulty of projects affects negatively, and significantly, the total amount of funds pledged. Thirdly, the influence of the number of lovers and followers on funds pledged is not significant.
Nowadays mobile devices are used for various applications such as making voice/video calls, browsing the Internet, listening to music etc. The average battery consumption of each of these activities and the length of time a user spends on each one determines the battery lifetime of a mobile device. Previous methods have provided predictions of battery lifetime using a static battery consumption rate that does not consider user characteristics. This paper proposes an approach to predict a mobile device's available battery lifetime based on usage patterns. Because every user has a different pattern of voice calls, data communication, and video call usage, we can use such usage patterns for personalized prediction of battery lifetime. Firstly, we define one or more states that affect battery consumption. Then, we record time-series log data related to battery consumption and the use time of each state. We calculate the average battery consumption rate for each state and determine the usage pattern based on the time-series data. Finally, we predict the available battery time based on the average battery consumption rate for each state and the usage pattern. We also present the experimental trials used to validate our approach in the real world.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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