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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Sung Jung Yong (Korea University of Technology and Education) Hyo Gyeong Park (Korea University of Technology and Education) Yeon Hwi You (Korea University of Technology and Education) Il-Young Moon (Korea University of Technology and Education)
저널정보
한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.20 No.4
발행연도
2022.12
수록면
288 - 294 (7page)

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The media content market has been growing, as various types of content are being mass-produced owing to the recent proliferation of the Internet and digital media. In addition, platforms that provide personalized services for content consumption are emerging and competing with each other to recommend personalized content. Existing platforms use a method in which a user directly inputs video metadata. Consequently, significant amounts of time and cost are consumed in processing large amounts of data. In this study, keyframes and audio spectra based on the YCbCr color model of a movie trailer were extracted for the automatic generation of metadata. The extracted audio spectra and image keyframes were used as learning data for genre recognition in deep learning. Deep learning was implemented to determine genres among the video metadata, and suggestions for utilization were proposed. A system that can automatically generate metadata established through the results of this study will be helpful for studying recommendation systems for media super-personalization.
#AI #Metadata #OTT #Keyframe #YCbCr

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL AND METHODS
III. RESULTS
IV. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-004-000407127