당신의 연구 논문을위한 완벽한 비디오 요약을 준비하는 방법?


간단히 말하면

기사 요약에서는 사용자와 관련된 콘텐츠를 미리 선택하는 데 자주 사용되는 문서에 대해 간략하게 설명합니다. 추상과 문서는 같은 매체, 텍스트로 작성됩니다. 멀티미디어 시대에, 비디오의 추상화도 마찬가지로 사용될 수 있다. 즉, 제시하는 미디어를 중단하지 않고 더 긴 영화의 본질을 전달하는 간단한 발췌 부분으로 사용됩니다. 하지만 거대한 비디오 아카이브 색인을 만들고 탐색하기 위한 현재의 첨단 기술은 텍스트 요약을 채택하는 것입니다. 비디오 추상화는 원본보다 훨씬 짧지만 원본의 본질적인 의미를 유지하는 더 긴 영화에서 가져온 일련의 동영상입니다.

서장

동영상 추상화란 무엇입니까?

동일한 저작권 규칙이 해당 기사의 동영상 초록에 적용됩니다. 비디오 추상화는 연구의 가장 중요한 측면을 강조하기로 결정합니다. 당신의 초점은 청중의 관심을 분개하고 직업을 읽도록 설득하기 위한 전략에 있어야 합니다.이러한 권장사항에서 볼 수 있듯이 고품질 동영상은 합리적인 가격으로 제작될 수 있습니다. (1).

비디오 추상화의 중요성

일련의 고정 이미지(키프레임) 또는 동영상인 비디오 요약을 만드는 기술은 비디오 추상화(비디오 스킴)로 알려져 있습니다. 브라우징 및 방향 탐지의 관점에서 뛰어난 비디오 추상화를 통해 사용자는 최단 시간에 타겟 비디오 시퀀스에 대한 대부분의 정보를 얻거나 충분한 정보를 최단 시간에 얻을 수 있습니다. 비디오 콘텐츠의 추상화를 성공시키기 위한 다양한 개념과 접근법이 오랫동안 제시되어 왔다. 여기에서는 각 메소드의 기본적인 컴퍼넌트와, 그것들이 개개의 작업으로 어떻게 취급되는지에 대해 설명합니다.

관찰 비디오 추상화를 위한 기술 (2)

  1. 색상 기반 기술 – 방향과 크기의 변화에 ​​대한 감도와 안정성 때문에 색상은 각 프레임/이미지의 가장 효과적이고 표현력이 풍부하고 본질적인 특성입니다. 많은 비디오 추상화 접근법은 이 특성에 따라 이 기능을 활용했습니다. 컬러 히스토그램은 프레임 간의 유사성을 계산하고 대표적인 키프레임을 선택하여 추상화된 비디오를 만드는 데 자주 사용됩니다.
  2. 애니메이션– 시간이 지남에 따라 수동 스케치 능력으로 일부 작동 원리와 사건을 전달하기가 어려울 수 있습니다. 이 경우 공개적으로 액세스 가능한 애니메이션 소프트웨어 도구를 사용하여 동적 또는 정지 이미지 그래픽을 만들 수 있습니다. Animaker, Blender, K-3D, Plastic Animation Paper 등의 프로그램을 사용하면 명확하고 이해하기 쉬운 표현이 가능합니다. 이들은 매력적인 방법으로 작업을 전달하는 더 미학적으로 매력적이고 비용 효과적인 방법입니다.
  3. 모션 기반 기술 – 픽셀 간의 프레임 차이와 옵티컬 플로우는 모션 에스티메이션의 두 가지 가장 일반적인 접근법입니다. 처음으로, 비디오 추상화는 키프레임을 추출하기 위한 모션 추정 접근법을 제공했다. 이 방법에서는 각 프레임에 대해 옵티컬 플로우를 추정하고 그 결과를 이용하여 기본 모션 측정값을 생성했습니다. 마지막으로, 키프레임은 시간의 함수로서 이 측정치를 연구함으로써 이전에 식별된 모션의 최소값을 찾음으로써 획득된다.
  4. PowerPoint 프레젠테이션 – 연구자들은 PowerPoint를 사용하여 다양한 플랫폼에서의 조사 결과를 오랫동안 소개해 왔습니다. 이 간단한 방법은 파워 포인트 통찰력이 가득한 사진을 활용하여 연구 요약을 설명하는 데에도 사용할 수 있습니다. 또한 무료로 사용할 수 있으며 깨끗한 슬라이드를 사용하여 비디오 추상화를 조정하는 데 필요한 모든 도구가 함께 제공됩니다. 동영상 요약을 위한 내러티브 파워포인트 프레젠테이션을 만들 때는 연구 사실보다 섹션에 초점을 맞추는 것이 중요합니다.
  5. 이벤트 기반 비디오 추상화 원본 영화의 정신을 유지하기 위해 중요한 이벤트를 (최고의 시맨틱 수준에서) 식별하고 배치합니다. 모션 분석과 비디오 스키밍을 결합하여 이벤트 기반 방법을 만드는 방법은 옵티컬 플로우를 검토하여 흥미로운 이벤트를 찾아 이전 데이터와 비교합니다. 관심 이벤트가 감지되지 않으면 지속적인 프레임 드롭이 채택되었으며 관심 이벤트를 특징으로 하는 프레임이 비디오 요약에 유지되었습니다.
  6. 조합 유형 – 비디오 세그먼트를 세분화하고 분류하는 또 다른 접근법은 객체와 카메라 움직임을 결합하여 사용했습니다. 모션 메트릭은 각각 두 개의 다른 키프레임 선택 기준을 사용하는 두 개의 광학 흐름 알고리즘을 사용하여 계산됩니다. 이 절차의 품질은 활동이 많은 자료를 수집하고 임계값에 의존하지 않고 스포츠 비디오의 의미 있는 요약을 만들 수 있는데, 이는 도메인별 접근입니다.

관찰을 위해 제안된 비디오 추상화

설문조사를 위한 대부분의 동영상 추상화는 대형 동영상을 보다 쉽게 ​​탐색하고 탐색할 수 있는 브라우징 도구로 만들어졌습니다. 한편, 비디오 추상화는 비디오 인덱싱 및 검색 애플리케이션의 전처리 단계로 사용될 수 있다.

  1. 동영상 분석의 첫 단계는 사전 샘플링, 후속 처리에 적합한 프레임을 선택하여 계산 부하를 최소화합니다. 샘플 속도가 올바르지 않으면 비디오 추상화가 불량(샘플링 속도가 낮음) 또는 비디오 추상화가 너무 짧아집니다(샘플링 속도가 높음).
  2. 비디오 분석 모듈의 두 번째 단계는 특징 추출. 특징의 선택과 추출은 클러스터링 알고리즘의 효과에 직접적인 영향을 미치는 중요한 과정입니다. 특징 선택은 비정형 데이터를 특성화하는 눈에 띄는 특성, 충분히 간단하고 신속하게 계산된 특징을 선택합니다. 대조적으로, 특징 추출은 이 입력 데이터를 고차원 공간에서 저차원 공간으로 변환합니다.
  3. 색상과 질감 이미지의 시각적 실체의 두 가지 중요한 측면입니다. 전형적인 컬러 특징 추출 접근법은 컬러 히스토그램, 컬러 모멘트, 컬러 상관, 스케일러블 컬러 디스크립터(SCD) 및 컬러 구조 디스크립터(CSD)를 포함한다. 그들은 HSV 색 공간에서 색 히스토그램을 계산하여 색의 특징을 추출했습니다 (이것은 인간의 시각화에 가깝습니다). 그런 다음 계산된 히스토그램을 8개의 빈으로 양자화하여 정보를 희생하지 않고 차원을 줄였습니다. (3).
  4. 기술 사양 동영상 요약, 동영상 및 오디오 품질을 만드는 것이 중요합니다. 이들 중 하나를 타협하면 멀티미디어 추상화를 만들 수 없습니다.

• 비디오가 배경 잡음이 없는 조용한 환경에서 녹화되었는지 확인합니다.

• 고품질 마이크로 오디오를 녹음합니다.

• 추상을 밝은 방에 기록하여 뛰어난 시각 효과를 유지합니다.

• 필요가 없는 경우에는 플래시 촬영이나 비디오 촬영을 피하십시오.

• 가능하면 내레이션을 비디오 클립에서 분리합니다. 이렇게 하면 비디오의 오디오 품질을 제대로 관리할 수 있습니다.

  • 내게 필요한 옵션 – 전 세계 학자들이 이해할 수 있는 형식으로 동영상을 저장하는 것이 중요합니다. MP4, MOV, WMV, MKV 등의 비디오 형식은 널리 사용되며 대부분의 운영 체제와 호환되므로 이상적입니다. 모든 화면 크기를 수용할 수 있도록 적절한 종횡비를 유지하십시오.

동영상 제출 가이드라인

  • 저자는 보조 전자 자료(ESM)로 비디오 이미지 파일을 포함해야 합니다. 원고가 승인되면 동영상 게시를 담당하는 부편집장이 저자에게 동영상 사진을 MOMO(Make Our Movies Open)(웹사이트를 통해)에 업로드하고 나머지 문서를 부편집장에게 이메일로 보냅니다. 이렇게 요청합니다.
  • 이때 업로드 절차를 안내합니다.
  • Online First 기사에 게재된 후에는 동영상을 변경하거나 철회할 수 없습니다. 작가가 어떤 이유로 클립을 변경하려면 새 파일을 MOMO에 업로드하고 다른 식별 코드를 얻는 것이 좋습니다.
  • 궁금한 점이 있으면 편집장에게 문의하십시오. 인간의 행동을 그린 영화는 허용되지 않는다는 것을 잊지 마십시오.

결론

많은 비디오 애플리케이션은 인덱싱, 브라우징, 검색 등의 비디오 추상화에 의존한다. 키프레임 세트의 크기, 표현 범위, 기본 단위 및 기본 계산 프로세스는 모두 키프레임 추출의 중요한 요소입니다. 유사하게, 5가지 중요한 측면이 확인되고, 비디오 스킴의 전반적인 절차, 비디오 스킴 기간, 작업 데이터 도메인, 기초 계산 방법 및 채택된 특성에 대해 설명한다. (4).

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참고 문헌

  1. 임금, 신, 다른 사람. “계층적 강화 학습을 통한 비디오 캡션.” 컴퓨터 비전과 패턴 인식에 관한 IEEE 회의 회의록. 2018년.
  2. Truong, Ba Tu 및 SvethaVenkatesh. ‘동영상 추상화: 체계적인 검토 및 분류.’ 멀티미디어 컴퓨팅, 통신 및 애플리케이션(TOMM)에서의 ACM 트랜잭션 3.1(2007): 3-es.
  3. FF Chamasemani, LS Affendey, N. Mustapha, F. Khalid, “감시 비디오 추상화 기술에 관한 연구”, 2015 IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering (ICCSCE), 2015, pp. 470-475, doi: 10.1109/ICCSCE.2015.7482231.
  4. Kumar, MP Pavan, 다른 사람. 복잡한 배경과 낮은 조명 이미지에서 이미지를 추상화하고 예술적 스타일을 유지하는 구조. 이미지 및 비디오 처리에 대한 ICTACT 저널 11.1(2020): 2201-2210

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