Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,090 | 0,023 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».