Objectives: Since the enactment of the School Nutrition Act in 1981, school lunch programs in South Korea have grown quantitatively and qualitatively with a current student participation rate of 99.8%. Nonetheless, educational materials are needed to reduce misunderstanding and ignorance about school lunch programs. This study aimed to develop 3 educational videos that help students of various ages (kindergarteners/lower-grade elementary, upper-grade elementary, and secondary school, respectively), understand the school lunch program. Methods: A scenario was created, was made, and the opinions on the scenario from experts in foodservice sectors were collected. A survey was conducted to students and parents to determine topics they wanted to know about school foodservice. The final videos were produced using this information and the expert opinions. The data were analyzed using SPSS 27.0 for Mac (IBM Corp., Armonk, NY, USA); a P-value of < 0.05 was considered significant. Results: Three videos on school foodservice were developed for various age levels of students: kindergarten/lower-grade elementary, upper-grade elementary, and secondary school. Additionally, English subtitles were included for the multicultural student population. These videos, each lasting about 7 minutes, cover topics such as nutrition, hygiene, and the cultural significance of the school lunch program. The survey results showed that parents and students wanted to know the following topics about the school lunch program: "nutritionally balanced diet" (11.9%), "purchasing safe food ingredients" (10.9%), and "healthy eating habits" (9.9%). Conclusions: The developed videos will serve as valuable educational resources on school foodservice, foster a deeper understanding of the school lunch program in parents and students, and potentially address their inquiries regarding production processes, nutrition, hygiene, cultural heritage, and health.
Due to a number of illegal copied videos, many video content markets have been threatened. Since this copied videos have intercepted the profits of the content holders, content developers lose the will to generate new contents. Therefore, video copy detection approaches have been developed to protect the copyrights of video contents. However, many illegal uploader who generate copied videos used video transformations to avoid video copy detection systems. Among of the video transformations, rotation and flipping did not distorted the quality of video contents. Thus, these two video transformations were adopt to generate copied video. In order to detect rotated or flipping copy videos, rotation and flipping robust region binary pattern (RFR) recently was proposed. But, this RFR has a weakness according to rotated angles. Therefore, in order to overcome this problem, multi region binary patterns are proposed in this paper. The proposed method has the similar performance with the original RFR. But, it showed much higher efficiency for memory spaces.
The necessity of an empirical study on how projection mapping videos are evaluated from consumers' point of view has arisen, as they can lead to visual pollution if factors including spatial characteristics around the structure and details of the contents are not taken into consideration. This study aims to evaluate projection mapping videos and elucidate the question on whether evaluation criteria positively influence the satisfaction level or not. Above all, five evaluation criteria including artistry, creativity, identity, immersion and usefulness were deducted and a hypothesis from preceding research "each evaluation criteria will positively(+) influence the satisfaction level of projection mapping video" has been established. In order to test the hypothesis, big domestic department stores which screened projection mapping videos were selected and a verification experiment has been conducted with ordinary citizens as subjects. In the result of the experiment, among the five evaluation criteria, artistry, creativity, and usefulness were chosen, while identity and immersion were dismissed. The result verifies that if useful information is provided in forms of interesting contents produced with distinctive ideas and creative methods, it will satisfy the consumers as attractive public design.
In this paper, we propose a method and a software system for automatic summarization of baseball game videos. The proposed system pursues fast execution and high accuracy of summarization. To satisfy the requirement, the detection of important events in baseball video is performed through DC-based shot boundary detection algorithm and simple caption recognition method. Furthermore, the proposed system supports a hierarchical description so that users can browse and navigate videos in several levels of summarization. In this paper, we propose a method and a software system for automatic summarization of baseball game videos. The proposed system pursues fast execution and high accuracy of summarization. To satisfy the requirement, the detection of important events in baseball video is performed through DC-based shot boundary detection algorithm and simple caption recognition method. Furthermore, the proposed system supports a hierarchical description so that users can browse and navigate videos in several levels of summarization.
Home networking technology connects individual home appliances through a wired or wireless network and makes possible new functions that were impossible when they were used independently. However, the new functions must not simply be confusing arrays of functions that are possible to implement, but those absolutely necessary to the users. To develop innovative information appliances with such functions, scenarios were used and played guiding roles in suggesting new product ideas, making design mockups, and producing videos to show natural situations where the products would be used in home of the future. In the phase of suggesting new product ideas, user action scenarios in the home, generated by a team consisting of experts in the fields of cognitive engineering, user interface, computer science, cultural anthropology, interaction design, and product design, helped the team identify user needs and design factors necessary to fulfill those needs and suggest new product ideas from the design factors. In the phase of making design mockups, the procedures of using the products were described in the scenario format. Based on the scenarios the s쇼les and the user interfaces of them were designed. In the phase of producing videos, the interactions between the user and the product were embodied in the course of professional writers'arranging the scenarios of using the products for the scripts of the videos. Videos were produced to show the actual situations where the design mockups would be used in home of the future and the dynamic aspects of interaction design.
CCTV has been known to possess high level of objectivity and utility. Hence, the government has recently focused on replacing low quality CCTV with higher quality ones or even by adding high resolution CCTV. However, converting all existing low-quality CCTV to high quality can be extremely costly. Furthermore, low quality videos prior to CCTV replacement are likely to be of poor quality and thus not utilized correctly. In order to solve these problems, this paper proposes a method to improve videos quality of images using SRGAN(Super Resolution Generative Advisory Networks). Through experiments, we have proven that it is possible to improve low quality CCTV videos clearly. For this experiment, a total of 4 types of CCTV videos were used and 10,000 images were sampled from each type. Those images could then be used for machine learning. The fact that the pre-process for machine learning has been done manually and the long time that required for machine learning seems to be complementary.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.4026-4040
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2019
In this paper, we present an approach for detecting slide transitions in lecture videos by introducing the spatio-temporal residual networks. Given a lecture video which records the digital slides, the speaker, and the audience by multiple cameras, our goal is to find keyframes where slide content changes. Since temporal dependency among video frames is important for detecting slide changes, 3D Convolutional Networks has been regarded as an efficient approach to learn the spatio-temporal features in videos. However, 3D ConvNet will cost much training time and need lots of memory. Hence, we utilize ResNet to ease the training of network, which is easy to optimize. Consequently, we present a novel ConvNet architecture based on 3D ConvNet and ResNet for slide transition detection in lecture videos. Experimental results show that the proposed novel ConvNet architecture achieves the better accuracy than other slide progression detection approaches.
Wang, Erin Yirun;Luo, Sara Yushan;Fong, Lawrence Hoc Nang;Law, Rob
Journal of Smart Tourism
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v.1
no.3
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pp.7-16
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2021
Promotional videos have been increasingly adopted in social media marketing. Given that video production incurs high costs, evaluating the effectiveness of promotional videos is necessary. This research examines the effect of promotional video on visit intention through affective and cognitive destination images, respectively. Furthermore, grounded in the theoretical reasoning of social ties and persuasive intent, the effects of promotional videos disseminated by different sources (i.e., unknown users, friends, and marketers) are compared. Two experimental studies were carried out with 200 participants in Study 1 and 243 participants in Study 2. Study 1 revealed that the presence of promotional video induces visit intention through affective and cognitive destination images. Study 2 found that promotional videos disseminated by friends (versus unknown users) are more effective to induce visit intention because of positive cognitive destination image, while the video effects are indifferent between marketers and users. Meaningful implications are provided for destination marketers.
Object detection has always been to pursue objects with particular properties or representations and to predict details on objects including the positions, sizes and angle of rotation in the current picture. This was a very important subject of computer vision science. While vision-based object tracking strategies for the analysis of competitive videos have been developed, it is still difficult to accurately identify and position a speedy small ball. In this study, deep learning (DP) network was developed to face these obstacles in the study of tennis motion tracking from a complex perspective to understand the performance of athletes. This research has used CNN-VGG 16 to tracking the tennis ball from broadcasting videos while their images are distorted, thin and often invisible not only to identify the image of the ball from a single frame, but also to learn patterns from consecutive frames, then VGG 16 takes images with 640 to 360 sizes to locate the ball and obtain high accuracy in public videos. VGG 16 tests 99.6%, 96.63%, and 99.5%, respectively, of accuracy. In order to avoid overfitting, 9 additional videos and a subset of the previous dataset are partly labelled for the 10-fold cross-validation. The results show that CNN-VGG 16 outperforms the standard approach by a wide margin and provides excellent ball tracking performance.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.11
no.3
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pp.29-42
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2023
This study explored issues related to the library in the COVID-19 era in YouTube videos in Korea. This study performed social network analysis and topic modeling analysis by collecting 479 YouTube videos, 20,545 words, and 8,379 channels related to COVID-19 and the library from 2019 to 2020. The study results confirmed that YouTube, a social media platform, was used as an important medium to connect users and physical libraries and provide/promote online library services. In the study, major topics and keywords such as quarantine, vlog, and library identity during the COVID-19 pandemic, library services and functions, and introductions and user guides of libraries were derived. Additionally, it was identified that videos about COVID-19 and the library are being produced by various actors (news and media channels, libraries, government agencies, librarians, and individual users). However, the study also identified that the actor network is fragmented through the channel network, showing a low density or weak linkage, and that the centrality of the library in the actor network is weak.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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