In this paper we propose an effective method to represent, store, and retrieve video streams efficiently from a video database. We extract features from each video frame, normalize the feature values, and represent them as values in the range [0,1]. In this way a video frame with f features can be represented by a point in the f-dimensional space $[0,1]^f$, and thus the video stream is represented by a trail of points in the multidimensional space. The video stream is partitioned into video segments based on camera shots, each of which is represented by a trend vector which encapsulates the moving trend of points in a segment. The video stream query is processed depending on the comparison of those trend vectors. We examine our method using a collection of video streams that are composed of sports, news, documentary, and educational videos. Experimental results show that our trend vector representation reduces a reconstruction error remarkably (average 37%) and the retrieval using a trend vector achieves the high precision (average 2.1 times) while maintaining the similar response time and recall rate as existing methods.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.196-198
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2002
본 논문에서는 축구 동영상에서 스포츠 중계방송의 특성을 이용하여 자동적으로 하이라이트(Highlight)를 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다. 일반적으로 스포츠 중계 방송에서는 중요한 이벤트(골, 반칙)가 발생하면 그 장면 을 다시 느린속도의 리플레이(Replay) 화면으로 보여주고, 리플레이가 시작되고 끝날 때 Wipe와 같은 점진적인 화면 전환 기법을 사용하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 스포츠 중계방송의 특징을 이용하여 Wipe검출, Replay검출 및 Zoom-In/Out 전환 검출을 이용하여 전체 축구 동영상에서 하이라이트만을 추출하는 방법을 제안한다.
Recently virtual advertising is located in an important area of interest in the TV market by convenience of application and reduction of cost. The methods of inserting a virtual advertising in broadcasting are Up-link that method insert the image through the production equipment of the broadcasting station and dispatch equipment and technical personnel in the shooting and Down-streaming that method insert a virtual image automatically in relay video using image processing technology. In recent years, the image processing technology is an important research area in the virtual advertising area for automatically insertion of advertising images. In this paper, we propose the method to extract less-informative region in sports video using image processing. The proposed method extracts less-Informative region through rectangle detection of Hough transform and analysis of color histogram distribution.
Huge amounts of contents are being uploaded every day on various streaming platforms. Among those videos, game and sports videos account for a great portion. The broadcasting companies sometimes create and provide highlight videos. However, these tasks are time-consuming and costly. In this paper, we propose models that automatically predict highlights in games and sports matches. While most previous approaches use visual information exclusively, our models use both audio and visual information, and present a way to understand short term and long term flows of videos. We also describe models that combine GAN to find better highlight features. The proposed models are evaluated on e-sports and baseball videos.
Modern sports are developing into sports science that incorporates science and various analytical simulation systems for improving records are being developed, and they are helping to improve actual game records. Therefore golf which is one of various sports events, has been popularized among the hobbyists and the general public and there is an increasing demand for correcting the movement attitude of the person. In response to these demands, many systems have been developed to analyze and correct golf swing postures. The golf swing accuracy analysis system analyzes the moments that can not be seen with the naked eye and guides them to understand easily. It can improve the golf swing motion through immediate feedback due to the visual effect. Using the knowledge of golf swing motion collected from golf swing video, we improved reliability. In addition, it provides the ability to visually check and analyze your golf swing video, allowing you to analyze each segment based on various golf swing classification methods.
Automatically predicting video highlight is an important task for media industry and streaming platform providers to save time and cost of manual video editing process. We propose a new ensemble model that combines multiple highlight detectors with each focusing on different parts of highlight events. Therefore, our model can capture more information-rich sections of events. Furthermore, the proposed model can extract improved features for highlight detection particularly when the train video set is small. We evaluate our model on e-sports and baseball videos.
As e-Sports evolves, a variety of industries grow together. Game broadcastings contribute to spread video game culture through various media platforms. Hence people start to perceive e-sports as a genre of sports and the demand on real-time game broadcasting increases. The global game broadcasting channels based on OTT(Over-The-Top) service also increase rapidly. In this paper we understand the status of streaming service and watching attitude of global game broadcasting. We also provide practical suggestions along with analysis results.
The purpose of this study was to investigate the kinematic variables of peters motion in parallel bars. The subjects were 3 male national gymnasts. For this study, kinematic data were collected using video camera. Coordinate data were low-pass filtered using a fourth-order Butterworth with cutoff frequency of 6Hz. Each valuables analyzed was used to compare kinematic features between the subjects. The conclusions were as follows; 1. For a stable regrasp motion, the subjects appeared to increase horizontal and vertical displacement during the DS phase because it induce a vertical elastic of body and reaction of bar for the US phase. 2. For a stable hand standing motion of the regrasp, the subjects appeared to maintain the fast vertical and horizontal velocity during the DS phase, but in contrary during the US and Air phase the vertical and horizontal velocity appeared to do decrease. 3. When the arm lean angle and the trunk lean angle maintain a big angle during the DS phase, the subjects appeared to do a stable performance to release in a high position.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.12
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pp.201-207
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2019
In this paper, we propose an effective method to block illegal gambling advertisement on social media. With the increase of smartphone and internet usage, users can easily access various information while sharing information such as text and video with a large number of others. In addition, illegal sports gambling advertisements are also continue to be transmitted on SNS. To avoid most surveillance networks, users are easily exposed to illegal sports gambling advertisement images by including phrases in the images that indicate illegal sports gambling advertisements. In order to cope with these problems, we proposed a method to actively block illegal sports gambling advertisements in a way different from the conventional passive methods. In this paper, we select words frequently used for illegal sports gambling, classifies them into three groups according to their importance, calculate WF for each word using weighted formula by degree of relevance and frequency, and then sum the WF of the words in the image. Blocking, warning, and passing were determined by cv, the total of WF. Experimenting with the proposed method, 193 out of 200 experimental images were correctly judged with 96.5% accuracy, and even though 7 images were illegal sports gambling advertisements. Further research is needed to block 3.5% of illegal sports betting ads that cannot be blocked in the future.
Yu, Jonathan S;Manzi, Joseph E;Apostolakos, John M;Carr II, James B;Dines, Joshua S
Clinics in Shoulder and Elbow
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v.25
no.2
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pp.145-153
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2022
Background: While online orthopedic resources are becoming an increasingly popular avenue for patient education, videos on YouTube are not subject to peer review. The purpose of this cross-sectional study was to evaluate the quality of YouTube videos for patient education in ulnar collateral ligament (UCL) injuries of the elbow. Methods: A search of keywords for UCL injury was conducted through the YouTube search engine. Each video was categorized by source and content. Video quality, reliability, and accuracy were assessed by two independent raters using five metrics: (1) Journal of American Medical Association (JAMA) benchmark criteria (range 0-4) for video reliability; (2) modified DISCERN score (range 1-5) for video reliability; (3) Global Quality Score (GQS; range 1-5) for video quality; (4) ulnar collateral ligament-specific score (UCL-SS; range 0-16), a novel score for comprehensiveness of health information presented; and (5) accuracy score (AS; range 1-3) for accuracy. Results: Video content was comprised predominantly of disease-specific information (52%) and surgical technique (33%). The most common video sources were physician (42%) and commercial (23%). The mean JAMA score, modified DISCERN score, GQS, UCL-SS, and AS were 1.8, 2.4, 1.9, 5.3, and 2.7 respectively. Conclusions: Overall, YouTube is not a reliable or high-quality source for patients seeking information regarding UCL injuries, especially with videos uploaded by non-physician sources. The multiplicity of low quality, low reliability, and irrelevant videos can create a cumbersome and even inaccurate learning experience for patients.
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