Surveillance cameras have been installed in many places because security and safety has become an important issue in modern society. However, watching surveillance videos and judging accidental situations is very labor-intensive and time-consuming. So now, requests for research to automatically analyze the surveillance videos is growing. In this paper, we propose a surveillance system to track multiple persons in videos and to summarize the videos based on tracking information. The proposed surveillance summarization system applies an adaptive illumination correction, subtracts the background, detects multiple persons, tracks the persons, and saves their tracking information in a database. The tracking information includes tracking one's path, their movement status, length of staying time at the location, enterance/exit times, and so on. The movement status is classified into six statuses(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast, and Exit). This proposed summarization system provides a person's status as a graph in time and space and helps to quickly determine the status of the tracked person.
The purpose of this study was to help teachers for their teaching practice by analyzing the excellent lesson videos. To analyze the lesson videos between teacher and students, the researchers classified excellent lesson classes into four types as 'Discourse type', 'Representation type', 'Operation type' and 'Complex type' by mathematical communication pattern and kept close watch each lesson videos. Mathematical communication of the best discourse type classroom was analyzed in terms of questioning, explaining, and the sources of mathematical ideas. As a result, the number of Discourse type classes was 6. Operation type classes were 16 owing to characteristic of elementary class. Representation type class was 1 and Complex type class was 1. The Classes excluding Operation type was more planned by teachers. Teachers need to know about mathematical communication accurately because they designed just 5 lesson plan considering mathematical communication of students and only one of the lessons has the intellectual purpose of communication. Furthermore teachers should reflect questioning for student-to-student in their lesson plan.
As the usage of e-cigarettes and its effects on health harms receive attentions, the debate over regulating e-cigarette industry's' social media marketing has been heated. While the industry has aggressively employed social media marketing such as YouTube, little research has examined what kinds of e-cigarette information is delivered to Korean viewers through YouTube. This study investigated the presence of product-related information and health harm information in the videos, and the characteristics of YouTube creators. The proportion of female creators was smaller than male creators, but more than female smoking rates. The results showed that product-related information such as taste, design and convenience was mentioned more than half the videos, but health ham was mentioned less. Videos which mentioned convenience and design tended to not mention health harm. These results could be used to support the current regulation approach over e-cigarette YouTube marketing.
Realistic videos using multi-view videos are created so that the contents shown on multi-view displays or screens look realistic. These images have been mostly used for special videos for exhibition, but, recently, systems such as Screen X have given rise to multi-view images as a format for storytelling contents such as movies. This study used HD-level broadcasting digital video camera with three zoom lenses for shooting wide to close-up shots focusing on a person, in the same way as Screen X, and identified and analyzed problems found during multi-view image registration correction. The results of this study suggested, provided the shooting technique and equipment are improved, the multi-view format can be used for conveying stories and information. Future research will need to investigate and supplement relevant techniques that will enable production of high-quality multi-view image contents by using a cinema-grade camera with standard lenses, instead of using broadcasting-grade zoom lenses.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.5
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pp.19-24
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2019
The development of ICT technology has a huge impact on the existing closed CCTV security equipment market. With the importance of video data particularly highlighted in areas such as self-driving cars, unmanned vehicles and smart cities, various technologies using video are emerging. In this paper, we proposed a method to transmit videos and metadata as a part of smart city integration, and to solve the traffic, environment and security problems caused in urban life by utilizing the metadata instead of using CCTV videos for simple recording purposes, and reverse tunneling technique was designed and implemented as a method for accessing CCTV videos for vehicles from remote locations. Integrated management of CCTV videos and metadata for vehicles that have been used only for limited purposes in closed environments will enable efficient operation of integrated centers in real time required by smart cities, such as vehicle status check, road conditions and facility management.
As the number of videos uploaded on live streaming platforms rapidly increases, the demand for providing highlight videos is increasing to promote viewer experiences. In this paper, we present novel methods for predicting highlights using chat logs and audio data in videos. The proposed models employ bi-directional LSTMs to understand the contextual flow of a video. We also propose to use the features over various time-intervals to understand the mid-to-long term flows. The proposed Our methods are demonstrated on e-Sports and baseball videos collected from personal broadcasting platforms such as Twitch and Kakao TV. The results show that the information from multiple time-intervals is useful in predicting video highlights.
Hussain, Tanveer;Khan, Salman;Muhammad, Khan;Lee, Mi Young;Baik, Sung Wook
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.6
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pp.7-14
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2018
Salient information extraction from multi-view videos is a very challenging area because of inter-view, intra-view correlations, and computational complexity. There are several techniques developed for keyframes extraction from multi-view videos with very high computational complexities. In this paper, we present a keyframes extraction approach from multi-view videos using entropy and complexity information present inside frame. In first step, we extract representative shots of the whole video from each view based on structural similarity index measurement (SSIM) difference value between frames. In second step, entropy and complexity scores for all frames of shots in different views are computed. Finally, the frames with highest entropy and complexity scores are considered as keyframes. The proposed system is subjectively evaluated on available office benchmark dataset and the results are convenient in terms of accuracy and time complexity.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.32
no.1
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pp.415-442
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2021
This study analyzed YouTube beauty videos that focus on makeup for teens, based on the assumption that the main viewers of the videos are teens. Through looking at the interaction between beauty information providers and receivers, communication among information receivers, and the way people participate in comment thread, the study examined how teens engage in social media. Many teens who posted comments on YouTube beauty videos praised and envied the beauty of beauty gurus, and tried to connect with them. The comment thread shows that teens answered to each other's questions on makeup tips, shared thoughts and experiences on issues around teen wearing makeup, which helped them build a sense of community, and broaden their views on the way of life. Also observed was power dynamics among youth, such as lecturing or verbal abuse against children and pre-teens by older teens.
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.
This paper summarizes the features and functions of game video on each platform through a study on streaming technology. Game videos have a high relationship with game content itself for the purpose of marketing and disseminating game play methods using games as the subject matter. The video length is short and it is easy to spread. The main types of game video content are game commentary, game strategy, funny, imitative, music video, and game information. As a game promotion video function, etc., it is used as a direct or indirect publicity for the game by the producer and the user for each reason. This article analyzed the production subject and production conditions of game videos, focusing on the production process. The production subject is divided into professional creators, non-professional creators, and general users. The motive for producing game videos is mainly to obtain economic benefits. The production process was extracted and presented through examples of game videos.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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