In this paper, we propose a method for no-reference quality assessment of sports videos using 3D shearlet transform and deep residual neural networks. In the proposed method, 3D shearlet transform-based spatiotemporal features are extracted from the overlapped video blocks and applied to logistic regression concatenated with a deep residual neural network based on a conditional video block-wise constraint to learn the spatiotemporal correlation and predict the quality score. Our evaluation reveals that the proposed method predicts the video quality with higher accuracy than the conventional no-reference video quality assessment methods.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.193-198
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2009
Generally a TV broadcast video of ball sports is composed from those of multiple cameras strategically mounted around a stadium under the supervision of a master director. The director decides which camera the current view should be from and how the camera work should be. In this paper, such a decision rule is based on the 3D location of ball which is the result of multi-view tracking. While current TV sports broadcast are accompanied with professional cameramen and expensive equipments, our system requires few video cameras and no cameraman. The resulted videos were stable and informative enough to convey the flow of a match.
This paper proposes a method to classify different video contents using features of digital video. Classified video types are the news, drama, show, sports, and talk program. Features, such as intra-coded macroblock number St motion vector in P-picture in MPEG domain are used. The frame difference of YCbCr is also employed as a measure of classification. We detect the occurrences of cuts in a video for a measure of classification. Finally, back-propagation neural-network of 3 layers is used to classify video contents.
We propose an algorithm for video effects of sports broadcasting that informs TV viewers of a sports player's sequential performing forms and locus in detail when gymnastic game such as 'vault' is broadcasted. It records the image sequences while a player is performing, extracts only the player's performing forms from background scenes by a proposed algorithm, superposes them sequentially on a background scene, and broadcasts them with slow speed. This system named as 'Multi-Motion' has ever been used in NHK live broadcasting for 1995 World Gymnastics Championships held in Japan.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.619-623
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2002
We can speak caption as information that can not except caption on sports video. The sports highlight were composed that we recognize captioning. This paper is the necessary work to the middle-step to analysis the caption through the retrieval and discrimination from the position of caption. This paper improve at first and simplify the image through the excellent threshold value algorithm in the preprocessing and then use method that can analysis caption through the multiplex frame merging algorithm. Its speed performing shows up higher and simplier than the region growing process.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.541-546
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2009
There are many videos about sports. There is a large need for content based video retrievals. In sports videos, the motions and camera works have much information about shots and plays. This paper proposes the baseball game process understanding using the similar motion retrieval on videos. We can retrieve the similar motion parts based on motions shown in videos using the space-time images describing the motions. Using a finite state model of plays, we can decide the precise point of pitches from the pattern of estimated typical motions. From only the motions, we can decide the precise point of pitches. This paper describes the method and the experimental results.
Inje Lee;Donggun Kim;Hyeondeukje Kim;Hyunsol Shin;Jiwon Lee;Yujin Jang;Myeongwoo Pi
Korean Journal of Applied Biomechanics
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v.33
no.4
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pp.147-154
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2023
Objective: This study aimed 1) to compare the Landing Error Scoring System (LESS) score and movement patterns during landing of the lesser dorsiflexion range of motion (LDFROM) group to that with the greater dorsiflexion range of motion group, and 2) to identify the correlation between the weight-bearing dorsiflexion range of motion (WBDF ROM), LESS score, and movement patterns during landing. Method: Fifty health adults participated in this study. WBDF ROM was measured using the weight bearing lunge test while movement patterns during landing was assessed using the LESS. The joint angles of the ankle, knee and hip joints during landing were analyzed using the 2D video analysis. After mean value of WBDF ROM was calculated, participants were divided into two groups (GDFROM and LDFROM) based on the mean value. The Mann-Whiteny 𝒰 test was used to identify differences in movement strategies during landing between two groups and the Pearson's correlation analysis was performed to determine relationships between WBDF ROM and movement strategies. Results: The LDFROM group showed the poorer LESS score and stiffer landing kinematics during landing compared to the GDFROM group (p<0.05). In addition, DFROM was significantly related to the LESS score and landing kinematics (p<0.05) except for total hip excursion (p=0.228). Conclusion: Our main findings showed that the LDFROM group had poorer landing quality and stiffer landing movements compared to the GDFROM group. In addition, increase of WBDF ROM significantly improved landing quality and soft-landing movements. To reduce shock during landing such as ground reaction forces, individuals need to better utilize WBDF ROM and lower extremity movements based on our findings. Therefore, intervention programs for safer landings should include exercises that increase WBDF ROM and utilize eccentric contraction.
This paper proposes an automatic highlight building algorithm for soccer video by using the structural characteristics of broadcasted sports video that an interesting (or important) event (such as goal or foul) in sports video has a continuous replay shot surrounded by gradual shot change effect like wipe. This shot editing rule is used in this paper to analyze the structure of broadcated soccer video and extracts shot involving the important events to build a highlight. It first uses the spatial-temporal image of video to detect wipe transition effects and zoom out/in shot changes. They are used to detect the replay shot. However, using spatial-temporal image alone to detect the wipe transition effect requires too much computational resources and need to change algorithm if the wipe pattern is changed. For solving these problems, a two-pass detection algorithm and a pixel sub-sampling technique are proposed in this paper. Furthermore, to detect the zoom out/in shot change and replay shots more precisely, the green-area-ratio and the motion energy are also computed in the proposed scheme. Finally, highlight shots composed of event and player shot are extracted by using these pre-detected replay shot and zoom out/in shot change point. Proposed algorithm will be useful for web services or broadcasting services requiring abstracted soccer video.
Kunze, Kyle N.;Alter, Kevin H.;Cohn, Matthew R.;Vadhera, Amar S.;Verma, Nikhil N.;Yanke, Adam B.;Chahla, Jorge
Clinics in Shoulder and Elbow
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v.25
no.3
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pp.217-223
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2022
Background: YouTube has become a popular source of healthcare information in orthopedic surgery. Although quality-based studies of YouTube content have been performed for information concerning many orthopedic pathologies, the quality and accuracy of information on the rotator cuff have yet to be evaluated. The purpose of the current study was to evaluate the reliability and educational content of YouTube videos concerning the rotator cuff. Methods: YouTube was queried for the term "rotator cuff." The first 50 videos from this search were evaluated. Video reliability was assessed using the Journal of the American Medical Association (JAMA) benchmark criteria (range, 0-5). Educational content was assessed using the global quality score (GQS; range, 0-4) and the rotator cuff-specific score (RCSS; range, 0-22). Results: The mean number of views was 317,500.7±538,585.3. The mean JAMA, GQS, and RCSS scores were 2.7±2.0, 3.7±1.0, and 5.6±3.6, respectively. Non-surgical intervention content was independently associated with a lower GQS (β=-2.19, p=0.019). Disease-specific video content (β=4.01, p=0.045) was the only independent predictor of RCSS. Conclusions: The overall quality and educational content of YouTube videos concerned with the rotator cuff were low. Physicians should caution patients in using such videos as resources for decision-making and should counsel them appropriately.
Caption in video plays an important role that delivers video content. Existing caption region extraction methods are difficult to extract caption region from background because they are sensitive to noise. This paper proposes the method to extract caption region in sports video using multiple frame merge and MBR(Minimum Bounding Rectangles). As preprocessing, adaptive threshold can be extracted using contrast stretching and Othu Method. Caption frame interval is extracted by multiple frame merge and caption region is efficiently extracted by median filtering, morphological dilation, region labeling, candidate character region filtering, and MBR extraction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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