实践型慕课的视频组织方式对学习效果影响的实验研究

通过眼动追踪技术和脑机交互技术可对MOOC视频进行量化过程分析。文章通过眼动实验和脑电实验跟踪测量了46位被试在两种不同组织方式的实践型MOOC教学视频中的学习过程,从测验成绩、认知负荷和专注度三个方面对学习效果进行量化分析。针对本实验案例准备的视频材料,研究结果表明:眼动数据和脑电数据同学习者的学习效果存在关联关系(注视次数同学习材料的理解难度呈正相关,注视时间同认知负荷呈负相关,专注度同注意力呈正相关);视频组织方式同学习者的学习效果存在关联关系,对于概念定义类知识,Group A的MOOC视频设计学习效果更好;对于实践操作类知识,Group B的MOOC视频设计学习效果更好。在此实验结果的基础上,从教学内容、画面结构、学习者心理等维度对MOOC视频的设计提出了建议。

基于镜头和情节的视频非线性组织

提出了一种新的基于视频单元的视频非线性组织方案 .该方案通过将视频分为情节、镜头、视频流三层 ,以支持视频的高效摘要、存储和浏览 .视频组织采取了由下而上的方法 ,首先通过对镜头单元的检测和镜头关键帧的提取 ,将视频流按镜头进行组织 ;然后在对情节单元划分的基础上 ,根据所提出的镜头代表性准则 ,确定情节的代表帧 ,达到了将镜头按情节组织的目的 .文中着重介绍了所提出的采用分级聚类和模糊分类选取情节代表帧的算法 .根据上述方案对实际视频组织的结果表明 ,该方案可将时序的视频流根据内容有效地重新组合 ,为基于内容的视频浏览和检索创造了条件 .

视频分层组织方案和技术

数字视频是多媒体信息系统中重要的数据类型。传统的视频表示方法仅是一个时间序列媒体流 ,所以对计算机来说 ,很难在内容层次上认知视频。为了有效地访问和利用视频信息 ,合适的视频数据组织非常重要。文章提出将视频划分成四个层次即视频节目、情节、镜头和图像帧的组织方法。这样一种分层结构提供了紧凑和有意义的视频目录 ,方便了视频非线性浏览和基于内容的检索。为了得到这样一种组织 ,不仅要检测出镜头和情节这些视频单元的边界 ,还要提取镜头关键帧和选择情节有代表性的镜头和代表帧。文章介绍一系列分割视频和组织视频的准则和方法 ,并把它们结合起来组成了一个原型实验系统。文中还给出了一些对实际视频进行组织的结果 。

基于云平台的视频信息分类挖掘研究

随着视频资源的快速增长,视频挖掘已经成为计算机检索领域最热门的研究课题。海量的视频数据是现有信息处理技术的一大挑战,信息处理效率是视频组织和检索面临的一个难题。近年来,云计算技术得到了极大关注,云计算技术具有大规模、高扩展性等特点,为视频信息的高效组织提供了一个潜在的有效方法。文章基于云平台进行视频分类挖掘实验,重点进行卡通视频检测效果的改进以及不同平台运行效率的对比分析。

多跳Ad Hoc网络视频实时传输性能评估

设计并开发了一种新的实时半实物Ad Hoc网络仿真平台,并基于此平台对压缩视频在多跳Ad Hoc网络中实时传输的性能进行了研究。比较了AODV、Bellmanford、DSR、Fisheye、ZRP等多种路由协议对实时视频业务的支持能力。结果表明,视频分组成功投递率(PDR)对视频流的解码回放质量起着至关重要的作用,在路由跳数大于某一门限值以后,PDR随着中继节点数量的增多呈近似线性下降,即使是PDR性能最好的Bellmanford路由协议,在多于5跳(PDR降至72%以下)的情况下也无法提供令人接受的视频质量。

复合视频信息组织模型

视频检索领域,组织模型是一个重要问题;目前,此领域的研究还比较少。本文在广泛的文献调研的基础上,对现有视频信息的组织模式进行归纳、总结,从总体结构设计、视频流的组织结构、用户交互设计、视频资源描述方案四个角度详细描述所提出的复合视频信息组织模型,为视频资源的组织提供一个较为统一的框架。

网课录制有技巧——以小学数学网课录制为例

在线教学主要有录播和直播两种形式。录播就是提前录制授课视频,组织学生在线观看(也可以点播回看)。网课究竟应该怎样录制,才能有效促进学生的学习呢?一、厘清知识的形成过程录制授课视频组织学生观看,对学生而言就是视听学习。