Classification and Recommendation of Scene Templates for PR Video Making Service based on Strategic Meta Information

Park, Jongbin; Lee, Han-Duck; Kim, Kyung Won; Jung, Jong-Jin; Lim, Tae-Beom

doi:10.5909/jbe.2015.20.6.848

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“…1. Concept of previous online video making framework [8] 되어 있으므로 주어진 스토리보드에 따른 영상 합성을 위 해서는 부가적인 정보처리 기술이 요구된다. 4.…”

Section: Mlt 멀티미디어 프레임워크unclassified

“…4. 주제모델링 기반 장면요소 분류 및 추천 기존 연구내용으로써 [8]에서는 동영상 제작 시 전략메타 정보로 정의되는 각종 부가정보를 기반으로 영상 합성에 필 요한 장면템플릿들을 분류하고 추천하는 방법을 제안했다.…”

Section: Mlt 멀티미디어 프레임워크unclassified

“…장면템플릿을 추천하기 위해 [8]에서는 LSA(Latent Sematic Analysis/Indexing) [14] 방법을 사용했다. LSA방법 은 입력된 문서들을 벡터공간(Vector Space)에 표현하고 SVD(Singular Value Decomposition)를 수행하여 주제 (Topic)들을 찾고, 이를 통해 벡터공간에서 문서들을 표현 하는 차원을 줄이거나, 유사도를 분석하여 주제별로 분류 및 추천하는 기능을 제공한다 [14,15] .…”

Section: Mlt 멀티미디어 프레임워크unclassified

“…[4] . 쉬운 동영상 제작을 가능케 하는 또 다른 방법으로써 템 플릿 기반 방법이 대표적이다 [5][6][7][8] . 이 방법은 사전에 디자인 된 템플릿을 선택하고 원하는 미디어를 대체·삽입하는 방 식으로 영상 제작이 진행된다.…”

unclassified

“…완성도 높은 템플릿을 일단 만들어 놓기만 하면 사진이나 동영상만 대체하여 여러차례 재활용이 가능하므로 돌잔치 영상이나 성장 동영상을 제작 해주는 다수의 업체들이 이 방식을 주로 사용한다 [5] . [8] .…”

unclassified

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Development of Online Video Mash-up System based on Automatic Scene Elements Composition using Storyboard

Park¹,

Kim²,

Jung³

et al. 2016

Journal of Broadcast Engineering

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In this paper, we develop an online video mash-up system which use automatic scene elements composition scheme using a storyboard. There are two conventional online video production schemes. Video collage method is simple and easy, but it was difficult to reflect narrative or story. Another way is a template based method which usually select a template and it replaces resources such as photos or videos in the template. However, if the related templates do not exist, there are limitations that cannot create the desired output. In addition, the quality and atmosphere of the output is too dependent on the template. To solve these problems, we propose a video mash-up scheme using storyboard and we also implement a classification and recommendation scheme based on topic modeling.

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Section: Mlt 멀티미디어 프레임워크unclassified