In video content watching service, when a user requests video content, the content server has to transmit the entire video to the client for watching. This transmission delay increases as the size of video content increases. In order to solve the transmission delay problem, a prefetching technique can be used in which a video content to be watched by a user is predicted and transmitted to a client before the user requests it. In this paper, we propose a prefetching system considering multiple indices for video content. In the proposed method, video content to be prefetched is selected by comprehensively analyzing the order relation index indicating the order of viewing the videos of the users, the similarity index between the video contents, and the popularity index reflecting the viewing frequency of the video content. Experimental results show that the maximum accuracy is achieved when prefetching uses only the order relation index for movie contents.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.198-205
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2020
The purpose of this study is to investigate the effect of real-time remote video instruction using zoom on learners' English reading achievement. The study also sought to identify the efficiency of zoom video lectures and consider supplementing them by surveying learners' opinions and satisfaction regarding zoom video lectures. To this end, control and experimental groups were set up, and two achievement tests and a questionnaire were conducted. The study's results demonstrated that zoom video lectures have a positive effect on learners' English reading achievement. The questionnaire found that learners are satisfied with zoom video lectures for the following reasons: 'increased interest in and motivation towards learning', 'self-directed learning', 'active interaction', 'ease of access', 'ease of information retrieval'. At the same time, the questionnaire also found that some learners are dissatisfied with zoom video lectures due to 'mechanical errors or defects', 'poor audio quality', and 'the need to add customized functions for efficient classes'. In practice, zoom video lectures must be supplemented with automatic attendance processing, convenient data upload and download, and more efficient video screen management. Given the recent increase in online classes, we, as instructors, must develop teaching activities and/or strategies for video lectures that can encourage active participation by learners.
In this paper, we proposed cross-layered approach of video codec and communication system for the efficient video streaming service. Conventional video streaming is served by divided system which consist of video codec layer and communication layer. Its disintegration causes the limitation of the performance of video streaming service. With the cross-layered design, each layer could share the information and the service is able to enhance the performance. And we proposed the selective retransmission method in communication system based on the cross-layered system that reflect the information of encoded video data. Selective retransmission method which consider the characteristics of video data improves the performance of video streaming services. We verified the proposed method with raw format full HD test sequence with H.264/AVC codec and MATLAB simulation. The simulation results show that the proposed method improves about 10% PSNR performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권3호
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pp.592-606
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2011
Currently, the development of multimedia communication has progressed so rapidly that the video program service has become a requirement for ordinary customers. The quality of experience (QoE) for the visual signal is of the fundamental importance for numerous image and video processing applications, where the goal of video quality assessment (VQA) is to automatically measure the quality of the visual signal in agreement with the human judgment of the video quality. Considering the codec effect to the video quality, in this paper an efficient non-reference (NR) VQA algorithm is proposed which estimates the video quality (VQ) only by utilizing the distorted video signal at the destination. The VQA feature vectors (FVs) which have high relationships with the subjective quality of the distorted video are investigated, and a hybrid NR VQA (HNRVQA) function is established by considering the multiple FVs. The simulation results, testing on the SDTV programming provided by VCEG Phase I, show that the proposed algorithm can represent the VQ accurately, and it can be used to replace the subjective VQA to measure the quality of the video signal automatically at the destinations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.4068-4086
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2014
Due to the prevalence of powerful mobile terminals and the rapid advancements in wireless communication technologies, the wireless video streaming service has become increasingly more popular. Recent studies show that video streaming services via Transmission Control Protocol (TCP) are becoming more practical. TCP has more advantages than User Diagram Protocol (UDP), including firewall traversal, bandwidth fairness, and reliability. However, each video service shares an equal portion of the limited bandwidth because of the fair sharing characteristics inherent in TCP and this bandwidth fair sharing cannot always guarantee the video quality for each user. To solve this challenging problem, an Adaptive Multiple TCP (AM-TCP) scheme is proposed in this paper to guarantee the video quality for mobile devices in wireless networks. AM-TCP adaptively controls the number of TCP connections according to the video Rate Distortion (RD) characteristics of each stream and network status. The proposed scheme can minimize the total distortion of all participating video streams and maximize the service quality by guaranteeing the quality of each video streaming session. The simulation results show that the proposed scheme can significantly improve the quality of video streaming in wireless networks.
A video analysis system used to detect events in video streams generally has several processes, including object detection, object trajectories analysis, and recognition of the trajectories by comparison with an a priori trained model. However, these processes do not work well in a complex environment that has many occlusions, mirror effects, and/or shadow effects. We propose a new approach to a context-aware video surveillance system to detect predefined contexts in video streams. The proposed system consists of two modules: a feature extractor and a context recognizer. The feature extractor calculates the moving energy that represents the amount of moving objects in a video stream and the stationary energy that represents the amount of still objects in a video stream. We represent situations and events as motion changes and stationary energy in video streams. The context recognizer determines whether predefined contexts are included in video streams using the extracted moving and stationary energies from a feature extractor. To train each context model and recognize predefined contexts in video streams, we propose and use a new ensemble classifier based on the AdaBoost algorithm, DAdaBoost, which is one of the most famous ensemble classifier algorithms. Our proposed approach is expected to be a robust method in more complex environments that have a mirror effect and/or a shadow effect.
최근 영화, 드라마, 뮤직비디오 등의 다양한 스트리밍 비디오들이 웹을 통해 널리 퍼져나가고 있다. 기존의 스트리밍 비디오 서비스는 사용자에 따른 동영상 서비스 제한에 대해 소극적이고, 동영상 전체에 일관적인 제한을 가하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 하나의 동영상에 대해 다양한 연령의 사용자들이 접근하는 것을 허용하나 동영상의 특정 장면에 대해서는 접근을 제한하는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저 히스토그램 기법을 사용하여 하나의 비디오를 여러 개의 장면들로 나눌 것이다. 각 장면에 대해 선정성에 기초한 접근 수준을 제시할 것이다. 마지막으로 각 장면의 접근 수준을 나타내는 비디오 색인 작업이 실행되어 비디오 상영시 접근 제한이 정해진 장면들은 마스크를 사용하여 문제의 장면이 보이지 않도록 가릴 것이다.
In this paper, we propose a novel way of combining multiple deep convolutional neural network (DCNN) architectures which work well for accurate video face identification by adopting a serial combination of 3D and 2D DCNNs. The proposed method first divides an input video sequence (to be recognized) into a number of sub-video sequences. The resulting sub-video sequences are used as input to the 3D DCNN so as to obtain the class-confidence scores for a given input video sequence by considering both temporal and spatial face feature characteristics of input video sequence. The class-confidence scores obtained from corresponding sub-video sequences is combined by forming our proposed class-confidence matrix. The resulting class-confidence matrix is then used as an input for learning 2D DCNN learning which is serially linked to 3D DCNN. Finally, fine-tuned, serially combined DCNN framework is applied for recognizing the identity present in a given test video sequence. To verify the effectiveness of our proposed method, extensive and comparative experiments have been conducted to evaluate our method on COX face databases with their standard face identification protocols. Experimental results showed that our method can achieve better or comparable identification rate compared to other state-of-the-art video FR methods.
Free-viewpoint video (FVV) service provides multi viewpoints of contents and synthesizes intermediate video files which are not captured on some view angles so that enables users to watch as they choose wherever they want. Synthesizing video is necessary technique to provide FVV video service, because every video of the FVV contents for different view angles cannot be stored to the content server physically. For the reason, fast view synthesis can improve the quality of video service and increase user's satisfaction. One of the studies for FVV service, a method was proposed to transmit FVV service based on DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP). There is big advantage on using DASH that it is commonly used to transport video service. However, the method was only a conceptual proposal, so it is difficult to implement the system using the proposal. In this paper, we propose an implementation method to provide real-time FVV service smoothly. We suggest a system structure and operation method on the server and client side in detail, which is to be applicable to synthesize video quickly. Also, we suggest generating FVV service map additionally which controls a FVV service overall. We manage real-time information of the whole service through the service map. The service can be controlled by reducing the possible delay from network situation.
Purpose: This study aimed to establish effective training strategies and methods by comparing the effects of 360° virtual reality video and first-person video in non-face-to-face practical lectures. Methods: This crossover study, implemented May 18-31, 2020, included 27 participants. We compared 360° virtual reality video and first-person video. SPSS version 25.0 was used for statistical analysis. Results: The 360° virtual reality video had a higher score of experience recognition (p=.039), vividness (p=.045), presence (p=.000), fantasy factor (p=.000) than the first-person video, but no significant difference was indicated for satisfaction (p=.348) or interest (p=.441). Conclusion: 360° virtual reality video and first-person video can be used as training alternatives to achieve the standard educational objectives in non-face-to-face practical lectures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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