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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 335 - 342 (8page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2019.20.2.335
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멀티미디어 콘텐츠의 생성과 공유가 활발해지면서 동영상 콘텐츠에서 자동으로 하이라이트를 추출할 필요성이 커지고 있다. 근래 디지털 방송에서는 시청자의 실시간 채팅이 일반화되고 있으며 이 채팅은 하이라이트 자동 추출에 좋은 정보원이지만 한글채팅의 특징을 반영한 연구는 찾기 힘들다. 본 논문에서는 게임 동영상의 시청자 실시간 한글 채팅의 특징을 분석하여 하이라이트 추출에 기여할 수 있는 학습 자질을 선택하고, 하이라이트가 수동 태깅된 채팅을 활용하여 기계 학습을 통해 하이라이트를 탐지하고자 한다. 구축된 시스템에 대한 평가에서는 한글 채팅의 다양한 언어적 정보를 사용하여 하이라이트 추출 성능이 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 하이라이트 구간의 약 87%를 자동으로 탐지하여 하이라이트 제작의 효율성을 높일 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 게임 시청자 실시간 채팅 데이터
Ⅲ. 시청자 채팅을 이용한 하이라이트 탐지
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Jinjun Wang / 2004 / Sports highlight detection from keyword sequences using HMM / Proceedings of the 2004 IEEE International Conference on Multimedia and Expo :599~602
허문행 / 2003 / 자막의 구조적 특징을 이용한 축구 비디오 하이라이트 생성 / 정보처리학회논문지D 10(5):671~678
서동만 / 2012 / 소셜 미디어와 중계 영상을 활용한 실시간 스포츠 문자 중계 기반의 사용자 저작 하이라이트 시스템 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 8(6):49~58
하세용 / 2016 / 온라인 활동 데이터를 활용한 영상 콘텐츠의 하이라이트와 검색 인덱스 추출 기법에 대한 연구 / 멀티미디어학회논문지 19(8):1564~1573
Ting Yao / 2016 / Highlight detection with pairwise deep ranking for first-person video summarization / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :982~990
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