基于知识注释的MOOC视频快速检索系统研究
发布时间:2024-02-28 20:43
针对MOOC教学视频内容检索不便和教学知识点与视频帧无法关联的问题,基于知识注释的MOOC视频快速检索系统探究了视频快速分割方法,该方法主要利用MOOC教学视频特殊性和图像哈希函数比较图像相似度判定视频分割边界,从而对视频进行快速分割,分割后结合视频注释辅助系统,将视频内容、知识结构、课件信息等教学资源进行关联注释,方便用户进行MOOC教学视频的检索。通过大学英语的教学MOOC视频和微课视频的分割、检索实验测试,表明了视频分割、检索的方法有效,有助于教学设计者视频注释和用户检索,因此,视频注释辅助系统在各大MOOC教学平台具有一定的应用价值。
【文章来源】:实验技术与管理. 2020,37(10)北大核心
【文章页数】:6 页
【部分图文】:
MOOC视频注释系统设计是快速检索的关键环节,因此,设计时首先要充分利用MOOC平台中的教学视频存在录制、展示与知识结构、授课课件关联的特殊性,进而提出MOOC视频注释框架,如图1所示[27]。MOOC教学视频的录制主要有两大类型,一是教学课件的展示和解说,这种以屏幕分享模式为主....
MOOC视频注释集的知识关联
MOOC视频注释系统最核心设计就是将教学视频如何跟知识点、课件(PPT)等教学资源进行有效关联,如图3所示,形成比较完整的注释集,这是检索系统设计成败的关键。以MOOC教学视频分割为基础,将视频分割为各子视频集(Video),VID表示视频的唯一识别码,VB、VE分别代表子视频相对于原分割前视频的分割开始、结束帧,VC表示视频注释内容(C表示内容Context的简称,下同)。图3 MOOC视频注释集的知识关联
【参考文献】:
期刊论文
[1]虚拟学习情境下MOOC学习中知识转移绩效影响因素研究[J]. 徐海玲,葛世伦,魏晓卓. 高校教育管理. 2020(04)
[2]基于内容的视频检索综述[J]. 胡志军,徐勇. 计算机科学. 2020(01)
[3]数据标注研究综述[J]. 蔡莉,王淑婷,刘俊晖,朱扬勇. 软件学报. 2020(02)
[4]基于深度学习的视频关键帧提取与视频检索[J]. 梁建胜,温贺平. 控制工程. 2019(05)
[5]多头注意力与语义视频标注[J]. 石开,胡燕. 计算机工程与应用. 2020(06)
[6]联合多特征的未来视频快速编码[J]. 崔鑫,彭宗举,陈芬. 光学精密工程. 2019(04)
[7]异构复合迁移学习的视频内容标注方法[J]. 谭瑶,饶文碧. 计算机应用. 2018(06)
[8]联合深度视频增强的3D-HEVC帧内编码快速算法[J]. 黄超,彭宗举,苗瑾超,陈芬. 中国图象图形学报. 2018(04)
[9]大数据背景下在线视频点击流行为可视化分析与思考——以香港科技大学VisMOOC项目为例[J]. 孙洁,姜强,赵蔚,李勇帆. 现代远距离教育. 2017(04)
[10]基于远程学习教学交互层次塔的学习活动设计[J]. 王志军,赵宏,陈丽. 中国远程教育. 2017(06)
博士论文
[1]基于用户兴趣和内容重要性学习的视频摘要技术研究[D]. 费梦娟.浙江大学 2019
本文编号:3146683
【文章来源】:实验技术与管理. 2020,37(10)北大核心
【文章页数】:6 页
【部分图文】:
MOOC视频注释系统设计是快速检索的关键环节,因此,设计时首先要充分利用MOOC平台中的教学视频存在录制、展示与知识结构、授课课件关联的特殊性,进而提出MOOC视频注释框架,如图1所示[27]。MOOC教学视频的录制主要有两大类型,一是教学课件的展示和解说,这种以屏幕分享模式为主....
MOOC视频注释集的知识关联
MOOC视频注释系统最核心设计就是将教学视频如何跟知识点、课件(PPT)等教学资源进行有效关联,如图3所示,形成比较完整的注释集,这是检索系统设计成败的关键。以MOOC教学视频分割为基础,将视频分割为各子视频集(Video),VID表示视频的唯一识别码,VB、VE分别代表子视频相对于原分割前视频的分割开始、结束帧,VC表示视频注释内容(C表示内容Context的简称,下同)。图3 MOOC视频注释集的知识关联
【参考文献】:
期刊论文
[1]虚拟学习情境下MOOC学习中知识转移绩效影响因素研究[J]. 徐海玲,葛世伦,魏晓卓. 高校教育管理. 2020(04)
[2]基于内容的视频检索综述[J]. 胡志军,徐勇. 计算机科学. 2020(01)
[3]数据标注研究综述[J]. 蔡莉,王淑婷,刘俊晖,朱扬勇. 软件学报. 2020(02)
[4]基于深度学习的视频关键帧提取与视频检索[J]. 梁建胜,温贺平. 控制工程. 2019(05)
[5]多头注意力与语义视频标注[J]. 石开,胡燕. 计算机工程与应用. 2020(06)
[6]联合多特征的未来视频快速编码[J]. 崔鑫,彭宗举,陈芬. 光学精密工程. 2019(04)
[7]异构复合迁移学习的视频内容标注方法[J]. 谭瑶,饶文碧. 计算机应用. 2018(06)
[8]联合深度视频增强的3D-HEVC帧内编码快速算法[J]. 黄超,彭宗举,苗瑾超,陈芬. 中国图象图形学报. 2018(04)
[9]大数据背景下在线视频点击流行为可视化分析与思考——以香港科技大学VisMOOC项目为例[J]. 孙洁,姜强,赵蔚,李勇帆. 现代远距离教育. 2017(04)
[10]基于远程学习教学交互层次塔的学习活动设计[J]. 王志军,赵宏,陈丽. 中国远程教育. 2017(06)
博士论文
[1]基于用户兴趣和内容重要性学习的视频摘要技术研究[D]. 费梦娟.浙江大学 2019
本文编号:3146683
本文链接:https://www.wllwen.com/jiaoyulunwen/xueshengguanli/3146683.html