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Enregistrement W28118798 · doi:10.1177/0049475516688148

Automatic camera control for capturing collaborative meetings

2009· article· en· W28118798 sur OpenAlexaff
Abhishek Ranjan

Notice bibliographique

RevueTropical Doctor · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultimedia Communication and Technology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)Video productionAutomationFocus (optics)MultimediaArtificial intelligenceSmart cameraPost-productionComputer visionHuman–computer interactionEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing size of organizations is making it increasingly expensive to attend\nmeetings and difficult to retain what happened in those meetings. Meeting video\ncapture systems exist to support video conferencing for remote participation or\narchiving for later review, but they have been regarded ineffective. The reason\nis twofold. Firstly, the conventional way of capturing video using a single static\ncamera fails to capture focus and context. Secondly, a single static view is often\nmonotonous, making the video onerous to review. To address these issues, often\nhuman camera operators are employed to capture effective videos with changing\nviews, but this approach is expensive.\nIn this thesis, we argue that camera views can be changed automatically to\nproduce meeting videos effectively and inexpensively. We automate the camera view control by automatically determining the visual focus of attention as a function\nof time and moving the camera to capture it. In order to determine visual\nfocus of attention for different meetings, we conducted experiments and interviewed\ntelevision production professionals who capture meeting videos. Furthermore,\ntelevision production principles were used to appropriately frame shots\nand switch between shots.\nThe result of the evaluation of the automatic camera control system indicated\nits significant benefits over conventional static camera view. By applying television\nproduction principles various issues related to shot stability and screen\nmotion were resolved. The performance of the automatic camera control based\non television production principles also approached the performance of trained\nhuman camera crew. To further reduce the cost of the automation, we also explored\nthe application of computer vision and audio tracking.\nResults of our explorations provide empirical evidence in support of the utility\nof camera control encouraging future research in this area. Successful application\nof television production principles to automatically control cameras suggest\nvarious ways to handle issues involved in the automation process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0900,023

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
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Résumé présentoui

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