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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강민지 (서강대학교) 강민영 (서강대학교) 낭종호 (서강대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제10호
발행연도
2020.10
수록면
469 - 473 (5page)
DOI
10.5626/KTCP.2020.26.10.469

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

CCTV 동영상 이벤트 태깅을 위한 HTML 5 웹 브라우저 기반 메타데이터 저작도구 개발
강민지 ,  강민영 ,  낭종호 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2020.10 학술저널

2019

CCTV 동영상 이벤트 태깅을 위한 HTML 5 웹 브라우저 기반 메타데이터 저작도구 개발
강민지 ,  조재근 ,  낭종호 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.12 학술대회자료
방송 콘텐츠 메타데이터 생성을 위한 HTML 5 웹 브라우저 기반 반자동 메타데이터 저작도구
강민지 ,  조재근 ,  최기석 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 범죄예방, 교통안전 등의 다양한 목적으로 감시 카메라가 보급되고 있으며, 그에 따라 CCTV를 통해 생성되는 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. 이 CCTV 비디오 데이터를 다양한 이벤트를 자동으로 감지하도록 훈련된 딥러닝 모델의 학습 데이터로 활용하기 위해서 이벤트타임 스탬프와 클래스 레이블을 기술한 메타데이터를 CCTV 비디오 데이터에 첨부해야 한다. 그러나, 이러한 메타데이터를 수동으로 CCTV 영상에 첨부하는 것은 많은 시간 비용이 요구되기 때문에, 사용하기 쉽고 효율적으로 메타데이터를 생성할 수 있는 저작도구가 필요하다. 본 논문은 사용자가 이벤트가 발생한 구간을 신속하게 찾을 수 있도록 CCTV 비디오의 원하는 구간의 비디오 요약을 제공하며, 그리고 오류의 여지가 있는 모듈[1,2]을 통해 자동으로 생성되는 메타데이터를 수정하여 CCTV 비디오의 메타데이터를 효과적으로 생성하는 HTML5 웹 브라우저 기반의 메타데이터 저작도구를 제안한다.
#CCTV #이벤트 #비디오 요약 #HTML5 #메타데이터 #저작도구 #event #video summary #meta-data #tagging tool

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시스템 설계 및 구현
4. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
H. Kim, H. Seok, G.0 and J. Nang, An Experimental Performance Analysis of Korean Entertainer Face Detection in Drama Video with Fine-tuned FaceNet, Proc. of Korea Information Science Society Academic Publications, 2017. google schola R. Sakong, H. Seok, G.0 and J. Nang, An Experimental Performance Analysis of Korean Places Classification with Fine-tuned PlaceNet, Proc. of Korea Information Science Society Academic Publications, 2017. google schola K. Zhou, Y. Qiao and T. Xiang, Summarizing Web Videos using Titles, Proc. of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2015. google schola M. Gygli, H. Grabner, H. Riemenschneider and G. Van, Creating Summaries from User Videos, Proc. of European Conference on Computer Vision, 2014. google schola K. Zhou, Y. Qiao and T. Xiang, Deep Reinforcement Learning for Unsupervised Video Summarization with Diversity-Representativeness Reward, Proc. of AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2018. google schola

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