To provide interesting videos, it is important to generate relevant tags and annotations that describe the whole video or its segment efficiently. Because generating annotations and tags is a time-consuming process, it is essential for analyzing videos without human intervention. Although there have been many studies of implicit human-centered tagging using bio-signals, most of them focus on affective tagging and tag relevance assessment. This paper proposes binary and unary classification models that recognize actions meaningful to users in videos, for example jumps in the figure skating program, using EEG features of band power (BP) values and asymmetry scores (AS). As a result, the binary and binary classification models achieved the best balanced accuracies of 52.86% and 50.06% respectively. The binary classification models showed high specificity on non-jump actions and the unary classification models showed high sensitivity on jump actions.
KSP 제안 키워드
Band Power, Binary Classification, Classification models, EEG features, High Sensitivity, High specificity, Human Action, Tag Relevance, Video Annotation, bio-signal, human intervention
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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