Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권4호
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pp.891-898
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2004
An effective video indexing is required to manipulate large video databases. Most algorithms for video indexing have been commonly used histograms, edges, or motion features. In this paper, we propose an efficient algorithm using the luminance projection for video retrieval. To effectively index the video sequences and to reduce the computational complexity, we use the key frames extracted by the cumulative measure, and compare the set of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results show that the proposed video indexing and video retrieval algorithm yields the higher accuracy and performance than the conventional algorithm.
Purpose: This study was conducted to investigate the effects of core basic nursing education using cellular phone video recordings on self-confidence in performance, achievement, and practice satisfaction. Methods: The research design was a nonequivalent control group modified and non-synchronized design. The participants were assigned to either the experimental (n=60) or control group (n=67). During one semester, the experimental group received training for 10 selected core basic nursing skills using cellular phone video recording. The control group, also for one semester, received training with traditional practices. Self-confidence in performance and practice satisfaction were measured using a questionnaire, and achievement was evaluated by professors at the conclusion of the semester. Collected data were analyzed using t-test and Pearson correlation coefficients. Results: Self-confidence in performance increased significantly after training in the experimental group (t=7.94, p<.001). The experimental group showed significantly higher self-confidence in performance (t=2.39, p=.018) and achievement (t=2.40, p=.018) compared to the control group. However, the difference in practice satisfaction was not statistically significant. Conclusion: The results indicate that cellular phone video recording is effective in improving self-confidence in performance and achievement of core basic nursing skills.
Purpose The main purpose of this study is to improve fake news detection performance by using video information to overcome the limitations of extant text- and image-oriented studies that do not reflect the latest news consumption trend. Design/methodology/approach This study collected video clips and related information including news scripts, speakers' facial expression, and video metadata from YouTube to develop fake news detection model. Based on the collected data, seven combinations of related information (i.e. scripts, video metadata, facial expression, scripts and video metadata, scripts and facial expression, and scripts, video metadata, and facial expression) were used as an input for taining and evaluation. The input data was analyzed using six models such as support vector machine and deep neural network. The area under the curve(AUC) was used to evaluate the performance of classification model. Findings The results showed that the ACU and accuracy values of three features combination (scripts, video metadata, and facial expression) were the highest in logistic regression, naïve bayes, and deep neural network models. This result implied that the fake news detection could be improved by using video information(video metadata and facial expression). Sample size of this study was relatively small. The generalizablity of the results would be enhanced with a larger sample size.
The performance of the payload Electro-Optical System (EOS) in satellite system is affected by various factors, such as optics design, camera electronics design, and the characteristics of the CCD (Charge Coupled Device) used, etc. Of these factors, the camera electronics design is somewhat unique in that its operational parameters can be adjusted even after the satellite launch. In this paper, the effect of video gain on the non-uniformity correction performance is addressed. And a new optimal non-uniformity correction scheme is proposed and analyzed using the data from real camera electronics unit based on a TDI (Time Delayed Integration) type of CCD. The test results show that the performance of the conventional non-uniformity correction scheme is affected significantly when the video gain is added. On the other hand, in our proposed scheme, the performance is not dependent on the video gain. The insensitivity of the non-uniformity performance on the video-gain is mainly due to the fact that the correction is performed after the dark signal is subtracted from system response.
Last Subway video surveillance system consists of a network device that is used. Through the network to transmit video data to digital conversion of analog video via a process server or a PC video to a split-screen in various forms is expressed. In recent years, multi-monitor video cameras from the same pop-up or more, such as history, structure expressed on a variety of video is required by express. The problem with these systems, video compression and transmission of many cameras, and this image data received from the server or PC to take out all the images you want to watch to occur when in order to express all of the images because of the need to decode most of the program per limit of number of channels is positioned. This limited number of channels to have a video that nothing forced, but it is likely to do so in the future performance of the hardware evolves gradually channeled images available number of channels will increase proportionately. However, as the development of hardware required for a single screen video channel will be more gradual capital. The hardware rather than relying solely on the performance of the decoded video data on the screen in order to express a more efficient utilization of shared memory for video surveillance software will provide the operating plan.
When demand for transmitting multimedia data increases, network congestion is more likely to occur and users will suffer high loss rate as well as high delay. In order to enhance quality-of-service (QoS) of video multicasting, we need to raise transmission reliability and reduce end-to-end delay. This paper proposes a routing mechanism for a OpenFlow-based small-scale network in order to multicast video reliably with low delay. In our method, multipath routing will be applied to Multiple Description (MD) Coded video to exploit its multi-description property. Through performance evaluation, our method shows improvement on loss rate, delay and video distortion.
The Future Video Coding (FVC) is a new state of the art video compression standard that is going to standardize, as the next generation of High Efficiency Video Coding (HEVC) standard. The FVC standard applies newly designed block structure, which is called quadtree plus binary tree (QTBT) to improve the coding efficiency. Also, intra and inter prediction parts were changed to improve the coding performance when comparing to the previous coding standard such as HEVC and H.264/AVC. Experimental results shows that we are able to achieve the average BD-rate reduction of 25.46%, 38.00% and 35.78% for Y, U and V, respectively. In terms of complexity, the FVC takes about 14 times longer than the consumed time of HEVC encoder.
Versatile Video Coding (VVC) is the most recent video coding standard, which had been developed by Joint Video Expert Team (JVET). It can improve significant coding performance compared to the previous standard, namely High Efficiency Video Coding (HEVC). Although VVC can achieve the powerful coding performance, it requires the tremendous computational complexity of VVC encoder. Especially, affine motion compensation (AMC) was adopted the block-based 4-parameter or 6-parameter affine prediction to overcome the limit of translational motion model while VVC require the cost of higher encoding complexity. In this paper, we proposed the early termination of AMC that determines whether the affine motion estimation for AMC is performed or not. Experimental results showed that the proposed method reduced the encoding complexity of affine motion estimation (AME) up to 16% compared to the VVC Test Model 17 (VTM17).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1146-1165
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2022
A huge amount of data in the form of videos and images is being produced owning to advancements in sensor technology. Use of low performance commodity hardware coupled with resource heavy image processing and analyzing approaches to infer and extract actionable insights from this data poses a bottleneck for timely decision making. Current approach of GPU assisted and cloud-based architecture video analysis techniques give significant performance gain, but its usage is constrained by financial considerations and extremely complex architecture level details. In this paper we propose a data pipeline system that uses open-source tools such as Apache Spark, Kafka and OpenCV running over commodity hardware for video stream processing and image processing in a distributed environment. Experimental results show that our proposed approach eliminates the need of GPU based hardware and cloud computing infrastructure to achieve efficient video steam processing for face detection with increased throughput, scalability and better performance.
본 연구는 모바일 애플리케이션을 이용한 응급상황 대처 교육 프로그램이 중환자실 간호사의 간호 수행능력, CRRT 수행능력, ECMO 수행능력, Video laryngoscope 수행능력과 교육 만족도에 미치는 효과를 검증하고자 시행된 실험연구이다. 중환자실 간호사 51명을 대상으로 시행하였으며, ECMO 수행능력은 사전 설문지에서 대조군과 실험군이 동질하지 않아 공분산분석을 시행하였고. 나머지는 t-test를 시행하였다. 연구결과로 간호 수행능력은 실험군에서 유의하게 높았고(p=.015), CRRT 수행능력(p=.235), ECMO 수행능력(p=.119), Video laryngoscope 수행능력(p=.428)은 실험군에서 높은 점수를 보였으나 통계적 유의성은 확인되지 않았다. 교육 만족도는 실험군에서 유의하게 높았다(p=.003). 이를 통해 모바일애플리케이션을 이용한 응급상황 대처 교육 프로그램은 중환자실 간호사의 간호 수행능력과 교육 만족도를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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