أوضح جيمس ديفيس، أستاذ علم الحاسبات والهندسة بولاية أوهايو، أن من إحدى العقبات أمام التعليم عن بعد عبر الإنترنت صعوبة مشاهدة المحاضرات. فالفيديو الذي يتميز بدرجة وضوح عالية للمتحدث يستغرق وقتاً طويلاً للتحميل، بينما يجعل الفيديو الذي يتميز بدرجة وضوح منخفضة التفاصيل الدقيقة مثل الوجه واليدين تبدو ضبابية.
*** :clap:
ويقول ديفيس (عندما نتصل، نقول الكثير بوجهنا وأيدينا، حيث يتداخل صوتنا وإشاراتنا وتعبيرات وجهنا، فإذا كنت أشاهد المحاضرة وأحاول تعلم شيء، من الضروري أن أكون قادراً على رؤية وجه ويدي المتحدث).
فقد قام هو وطلابه بإنشاء برمجيات توضح وجوه المتحدث واليدين وتوضح الصورة في تلك المناطق فقط، مع تخفيض درجة وضوح بقية الصورة بعض الشيء، وبهذه الطريقة يتم إرسال الفيديو النهائي بمزيد من المعلومات وبدون زيادة سعة الإرسال.
وفي الإصدار الأخير لمجلة (رؤية الكمبيوتر وفهم الصورة)، قال ديفيس والطالب الجامعي روبن تان ان البرمجيات عملت بنجاح في الاختبارات الأولية، فقد تمكن المهندسون من تحسين وجه المتحدث ويديه بدون زيادة سعة الإرسال وليس هناك داع للاستغراب لنجد أن المستخدمين فضلوا مشاهدة الفيديو المحسن.
كما قام ديفيس وتان بإدخال خوارزمياتهم في مشفر MPEG وهو البرنامج الذي يضغط الفيديو لكي يتم القيام بالإرسال الرقمي المتكامل عبر الإنترنت وجهاز فك الرموز MPEG الذي يحول الإشارة الرقمية لتعود إلى الفيديو بحيث يمكن للمستخدم مشاهدتها على جهاز الكمبيوتر الخاص به.
اثناء الاختبار، راقب خمسة متطوعين ثلاثة مشاهد فيديو قصيرة: أحدها مأخوذ عن محاضرة تربوية على التلفزيون العام، والثاني من افتتاحية (ليلة السبت على الهواء) بطولة الممثل ليزلي نيلسن، أما الثالث فمأخوذ عن افتتاحية جاي لينو في برنامج (عرض الليلة). ومن خلال استعمال شاشة حاسب عادية، قاموا بمشاهدة الفيديو المحسن وذلك الذي لم يتم تحسينه جنبا إلى جنب.
وكانت النسخة غير المحسنة هي عادة ما يشاهدها معظم الناس عندما يحاولون رؤية الفيديو عبر الإنترنت منقطة ومشوشة. وقد عرضت النسخة المحسنة صوراً أوضح لوجه المتحدث واشارات اليدين، مع خلفية اقل جودة قليلاً عن تلك التي نشاهدها في الفيديو الذي لم يتم تحسينه. وبالنسبة للنسختين، بقي عدد الكيلوبايت الخاص بالبيانات لكل صورة ثابتاً، ولذلك فإن كليهما يتطلب نفس كمية سعة الإرسال لكي يتم إرساله.
هذا وقد اختار المتطوعون الخمسة الفيديو المحسن بأنه المفضل لديهم فوراً.
وقد تحفز ديفيس لمتابعة هذا العمل قبل عدة سنوات، عندما كان مساعد أبحاث في المختبر الإعلامي في معهد ماساشوسيتس التكنولوجية. وهناك، تفاعل مع الباحثين الذين درسوا فيديو (لينو) واخرين لكي يحصلوا على فهم أفضل لكيفية استعمال الناس الخطاب والإشارات في الاتصال.
وقد لاحظ ديفيس أنماط الإشارات مثل أسلوب (لينو) الخاص بفتح يديه للجمهور عندما يقوم بإلقاء سطر هام. وتمثلت النقطة الصعبة في تمكين البرمجيات من التعرف على إشارات اليدين. وقد قام هو وتان بكتابة تلك الخوارزميات في ولاية أوهايو، التي تم دمجها بالخوارزميات الأخرى لتغييب وجه وأيدي المتحدث أثناء التحرك.
وفي المستقبل، يخطط ديفيس لدمج الخوارزميات التي تستطيع تعقيب الحركات المتعددة للمتحدث في الحال. كما أنه يريد أيضاً أن يحسن من الأشياء الموجودة في الخلفية بشكل انتقائي، مثل الألواح البيضاء عند استخدامها في المحاضرة.
ومن الجدير بالذكر أن هذه الدراسة مولت جزئياً من المؤسسة القومية للعلوم وشركة انتل. وقد تم دعم تان من قبل جائزة عالم الأبحاث الجامعية من كلية الهندسية بولاية أوهايو

شكرا الك على هل موضوع