사용자 휴대용 단말기의 영상제작기술의 발달에 따라 대량의 비디오가 만들어지고 있으며, 소셜네트워크의 소통수단도 텍스트와 사진위주에서 동영상으로 메시지를 전송하는 형태로 빠르게 변화하고 있다.
우리가 비디오를 비롯한 인터넷 멀티미디어 콘텐츠로부터 관련 정보와 객체데이터를 추출하여 이를 바탕으로 새로운 비즈니스를 창출하는 것을 OTT(Over the Top)서비스라고 한다. 성공적인 OTT비즈니스가 되기 위해서는 대량의 비디오 데이터를 기존의 종류별 분류방법에서 벗어나 위치별 기반과 의미기반으로 빠르게 자동 분류할 수 있는 영상분류기가 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본연구는 비디오 ...
사용자 휴대용 단말기의 영상제작기술의 발달에 따라 대량의 비디오가 만들어지고 있으며, 소셜네트워크의 소통수단도 텍스트와 사진위주에서 동영상으로 메시지를 전송하는 형태로 빠르게 변화하고 있다.
우리가 비디오를 비롯한 인터넷 멀티미디어 콘텐츠로부터 관련 정보와 객체데이터를 추출하여 이를 바탕으로 새로운 비즈니스를 창출하는 것을 OTT(Over the Top)서비스라고 한다. 성공적인 OTT비즈니스가 되기 위해서는 대량의 비디오 데이터를 기존의 종류별 분류방법에서 벗어나 위치별 기반과 의미기반으로 빠르게 자동 분류할 수 있는 영상분류기가 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본연구는 비디오 빅데이터의 자동분류를 위하여 3가지 종류의 필터를 하이브리드(Hybrid) 방식으로 사용한 분류기를 실험하였다. 첫번째 위치정보데이터인 지오태그(Geo-Tag), 두번째 비디오 제작자 또는 사용자가 작성하는 텍스트태그(Text-Tag), 세번째 중요객체 이미지태그(Image-Tag)이다. 이를 통해 "비디오 자동 하이브리드 클러스터링 시스템"을 구현하여 비디오 검색의 정확도를 향상시키고, 사용자 기반의 개인 맞춤형 비디오 콘텐츠 활용서비스를 제시하였다.
사용자 휴대용 단말기의 영상제작기술의 발달에 따라 대량의 비디오가 만들어지고 있으며, 소셜네트워크의 소통수단도 텍스트와 사진위주에서 동영상으로 메시지를 전송하는 형태로 빠르게 변화하고 있다.
우리가 비디오를 비롯한 인터넷 멀티미디어 콘텐츠로부터 관련 정보와 객체데이터를 추출하여 이를 바탕으로 새로운 비즈니스를 창출하는 것을 OTT(Over the Top)서비스라고 한다. 성공적인 OTT비즈니스가 되기 위해서는 대량의 비디오 데이터를 기존의 종류별 분류방법에서 벗어나 위치별 기반과 의미기반으로 빠르게 자동 분류할 수 있는 영상분류기가 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본연구는 비디오 빅데이터의 자동분류를 위하여 3가지 종류의 필터를 하이브리드(Hybrid) 방식으로 사용한 분류기를 실험하였다. 첫번째 위치정보데이터인 지오태그(Geo-Tag), 두번째 비디오 제작자 또는 사용자가 작성하는 텍스트태그(Text-Tag), 세번째 중요객체 이미지태그(Image-Tag)이다. 이를 통해 "비디오 자동 하이브리드 클러스터링 시스템"을 구현하여 비디오 검색의 정확도를 향상시키고, 사용자 기반의 개인 맞춤형 비디오 콘텐츠 활용서비스를 제시하였다.
Depending on the development of video production technology of the user mobile terminal, has been made a lot of video, it has been rapidly changing in a way that sends a message communication means of social networks to videos with text and photo center. We have to extract the relevant information a...
Depending on the development of video production technology of the user mobile terminal, has been made a lot of video, it has been rapidly changing in a way that sends a message communication means of social networks to videos with text and photo center. We have to extract the relevant information and object data from the multi-media content of the Internet, including the video, this that you create a new business based on OTT that (Over the Top) service. To be a successful OTT business to the large amounts of video data image sorter which can be quickly and automatically classified on the basis of the sementic and position-specific basis to emerge from the classification method by the existing types are indispensable I can.
In this study, the video, It was the three types for automatic classification of big data filters to experiment with classifier that has been used in hybrid system. First position information data of geotag (Geo-tag), the second video creators or text tags that you have created (Text-tag), is a third of the important object image tag (Image tag).
Thus, by implementing "automatic hybrid clustering system of video", to improve the video retrieval accuracy and presented utilizing service video content that is user-based personalization.
Depending on the development of video production technology of the user mobile terminal, has been made a lot of video, it has been rapidly changing in a way that sends a message communication means of social networks to videos with text and photo center. We have to extract the relevant information and object data from the multi-media content of the Internet, including the video, this that you create a new business based on OTT that (Over the Top) service. To be a successful OTT business to the large amounts of video data image sorter which can be quickly and automatically classified on the basis of the sementic and position-specific basis to emerge from the classification method by the existing types are indispensable I can.
In this study, the video, It was the three types for automatic classification of big data filters to experiment with classifier that has been used in hybrid system. First position information data of geotag (Geo-tag), the second video creators or text tags that you have created (Text-tag), is a third of the important object image tag (Image tag).
Thus, by implementing "automatic hybrid clustering system of video", to improve the video retrieval accuracy and presented utilizing service video content that is user-based personalization.
Keyword
#video big data
#hybrid clustering system of video
#geo-tag
#text-tag
#image tag
학위논문 정보
저자
박선규
학위수여기관
연세대학교 정보대학원
학위구분
국내석사
학과
빅데이터전공
지도교수
김창욱
발행연도
2016
총페이지
v, 45장
키워드
video big data,
hybrid clustering system of video,
geo-tag,
text-tag,
image tag
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