Efficient video indexing for fast motion videoijcga
Due to advances in recent multimedia technologies, various digital video contents become available from different multimedia sources. Efficient management, storage, coding, and indexing of video are required because video contains lots of visual information and requires a large amount of memory. This paper proposes an efficient video indexing method for video with rapid motion or fast illumination change, in which motion information and feature points of specific objects are used. For accurate shot boundary detection, we make use of two steps: block matching algorithm to obtain accurate motion information and modified displaced frame difference to compensate for the error in existing methods. We also propose an object matching algorithm based on the scale invariant feature transform, which uses feature points to group shots semantically. Computer simulation with five fast-motion video shows the effectiveness of the proposed video indexing method.
Fast block motion estimation with 8 bit partial sums using SIMD architectureahmad abdelhafeez
This document proposes algorithms for fast block motion estimation using 8-bit partial sums that can take advantage of SIMD architectures. It introduces 8-bit partial sums that summarize blocks of luminance values, allowing partial differences to be computed with a single SIMD instruction. A scheme is presented using these sums to accelerate full-search and other algorithms. It further develops this into a multi-level approach using partial sum pyramids. The techniques aim to improve accuracy of fast algorithms without increasing complexity, enabling real-time video coding.
Motion detection in compressed video using macroblock classificationacijjournal
n this paper, to detect the moving objects between frames in compressed video and to obtain the bes
t
compression video
and the noiseless video. We describe a video in which frames by classifying
macroblocks (MB), and describe motion estimation (ME), motion vector field (MV) and motion
compensation (MC). we propose to classify Macroblocks of each video frame into different
classes and use
this class information to describe the frame content based on the motion vector. MB class informatio
n
video applications such as shot change detection, motion discontinuity detection, Outlier rejection
for
global motion estimation. To reduc
e the noise and to improve the clarity of the compressed video by using
contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) Algorithm.
This document compares different block-matching motion estimation algorithms. It introduces block-matching motion estimation and describes popular distortion metrics like MSE and SAD. It then explains the full-search algorithm and more efficient algorithms like three-step search and four-step search that evaluate fewer candidate blocks to reduce computational cost. These algorithms are evaluated and compared using video test sequences to analyze their performance and quality.
This document summarizes the block matching based motion estimation algorithm. The algorithm estimates motion between two frames by comparing blocks in the reference frame to blocks in the target frame. It discusses key parameters like block size, search window, and matching criteria. Experimental results on example images demonstrate how varying these parameters affects the motion fields and computation time. The best results were found with a block size of 16x16, search window of 16, and threshold of 1.7.
This document discusses image compression using the discrete cosine transform (DCT). It begins by explaining the 1D DCT and how it converts a signal into elementary frequency components. It then shows how to compute the 1D and 2D DCT using Mathematica functions. The 2D DCT is computed by applying the 1D DCT to rows and then columns of an image. Examples compress a test image and recover it to demonstrate the process works as expected.
This document discusses various audio compression techniques including:
1. Differential Pulse Code Modulation (DPCM) which encodes differences between samples to reduce bitrate.
2. Third-order predictive DPCM which uses predictions of past 3 samples to improve accuracy over DPCM.
3. Adaptive Differential PCM (ADPCM) which varies the number of bits used based on signal amplitude.
It then covers more advanced techniques like Linear Predictive Coding (LPC) which analyzes perceptual features of audio to further reduce bitrates.
The document discusses various techniques for video compression, including reducing spatial, temporal, and spectral redundancy. It covers algorithms like DCT, VQ, and fractal compression. Key aspects of video compression standards like MPEG-1, MPEG-2, H.264 and techniques like motion estimation and motion compensated prediction are summarized. Current and developing video coding standards and their applications are also outlined.
Wavelet analysis involves representing a signal as a sum of wavelet functions of varying location and scale. Wavelet transforms allow for efficient video compression by removing spatial and temporal redundancies. Without compression, transmitting uncompressed video would require huge storage and bandwidth. Using wavelet compression, a day of video could be stored using the same space as an uncompressed minute. The discrete wavelet transform decomposes a signal into different frequency subbands, making it suitable for scalable and tolerant video compression standards like JPEG2000. Wavelet compression provides better quality at low bit rates compared to DCT techniques like JPEG.
This white paper discusses various video compression techniques and standards. It explains that JPEG is used for still images while MPEG is used for video. The two main early standards were JPEG and MPEG-1. Later standards like MPEG-2, MPEG-4, and H.264 provided improved compression ratios and capabilities. Key techniques discussed include lossy compression, comparing adjacent frames to reduce redundant data, and balancing compression ratio with image quality and latency considerations for different applications like surveillance video.
The document discusses video compression basics and MPEG-2 video compression. It explains that video frames contain redundant spatial and temporal data that can be compressed. MPEG-2 uses three frame types (I, P, B frames) and compresses frames using intra-frame and inter-frame encoding techniques like DCT, quantization, and entropy encoding to remove redundancy. The encoding process transforms raw video frames to compressed bitstreams for efficient storage and transmission.
The document discusses performing a discrete wavelet transform (DWT) on a 1D signal using MATLAB. It loads a test signal, performs a 5-level DWT decomposition using the coif3 wavelet, then reconstructs the approximation and detail signals at each level. Plots of the original, approximation, and detail signals are generated.
This document summarizes a student project on implementing lossless discrete wavelet transform (DWT) and inverse discrete wavelet transform (IDWT). It provides an overview of the project, which includes introducing DWT, reviewing literature on lifting schemes for faster DWT computation, and simulating a 2D (5,3) DWT. The results show DWT blocks decomposing signals into high and low pass coefficients. Applications mentioned are in medical imaging, signal denoising, data compression and image processing. The conclusion discusses the need for lossless transforms in medical imaging. Future work could extend this to higher level transforms and applications like compression and watermarking.
This document summarizes a presentation on wavelet based image compression. It begins with an introduction to image compression, describing why it is needed and common techniques like lossy and lossless compression. It then discusses wavelet transforms and how they are applied to image compression. Several research papers on wavelet compression techniques are reviewed and key advantages like higher compression ratios while maintaining image quality are highlighted. Applications of wavelet compression in areas like biomedicine and multimedia are presented before concluding with references.
Efficient video indexing for fast motion videoijcga
Due to advances in recent multimedia technologies, various digital video contents become available from different multimedia sources. Efficient management, storage, coding, and indexing of video are required because video contains lots of visual information and requires a large amount of memory. This paper proposes an efficient video indexing method for video with rapid motion or fast illumination change, in which motion information and feature points of specific objects are used. For accurate shot boundary detection, we make use of two steps: block matching algorithm to obtain accurate motion information and modified displaced frame difference to compensate for the error in existing methods. We also propose an object matching algorithm based on the scale invariant feature transform, which uses feature points to group shots semantically. Computer simulation with five fast-motion video shows the effectiveness of the proposed video indexing method.
Fast block motion estimation with 8 bit partial sums using SIMD architectureahmad abdelhafeez
This document proposes algorithms for fast block motion estimation using 8-bit partial sums that can take advantage of SIMD architectures. It introduces 8-bit partial sums that summarize blocks of luminance values, allowing partial differences to be computed with a single SIMD instruction. A scheme is presented using these sums to accelerate full-search and other algorithms. It further develops this into a multi-level approach using partial sum pyramids. The techniques aim to improve accuracy of fast algorithms without increasing complexity, enabling real-time video coding.
Motion detection in compressed video using macroblock classificationacijjournal
n this paper, to detect the moving objects between frames in compressed video and to obtain the bes
t
compression video
and the noiseless video. We describe a video in which frames by classifying
macroblocks (MB), and describe motion estimation (ME), motion vector field (MV) and motion
compensation (MC). we propose to classify Macroblocks of each video frame into different
classes and use
this class information to describe the frame content based on the motion vector. MB class informatio
n
video applications such as shot change detection, motion discontinuity detection, Outlier rejection
for
global motion estimation. To reduc
e the noise and to improve the clarity of the compressed video by using
contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) Algorithm.
This document compares different block-matching motion estimation algorithms. It introduces block-matching motion estimation and describes popular distortion metrics like MSE and SAD. It then explains the full-search algorithm and more efficient algorithms like three-step search and four-step search that evaluate fewer candidate blocks to reduce computational cost. These algorithms are evaluated and compared using video test sequences to analyze their performance and quality.
This document summarizes the block matching based motion estimation algorithm. The algorithm estimates motion between two frames by comparing blocks in the reference frame to blocks in the target frame. It discusses key parameters like block size, search window, and matching criteria. Experimental results on example images demonstrate how varying these parameters affects the motion fields and computation time. The best results were found with a block size of 16x16, search window of 16, and threshold of 1.7.
This document discusses image compression using the discrete cosine transform (DCT). It begins by explaining the 1D DCT and how it converts a signal into elementary frequency components. It then shows how to compute the 1D and 2D DCT using Mathematica functions. The 2D DCT is computed by applying the 1D DCT to rows and then columns of an image. Examples compress a test image and recover it to demonstrate the process works as expected.
This document discusses various audio compression techniques including:
1. Differential Pulse Code Modulation (DPCM) which encodes differences between samples to reduce bitrate.
2. Third-order predictive DPCM which uses predictions of past 3 samples to improve accuracy over DPCM.
3. Adaptive Differential PCM (ADPCM) which varies the number of bits used based on signal amplitude.
It then covers more advanced techniques like Linear Predictive Coding (LPC) which analyzes perceptual features of audio to further reduce bitrates.
The document discusses various techniques for video compression, including reducing spatial, temporal, and spectral redundancy. It covers algorithms like DCT, VQ, and fractal compression. Key aspects of video compression standards like MPEG-1, MPEG-2, H.264 and techniques like motion estimation and motion compensated prediction are summarized. Current and developing video coding standards and their applications are also outlined.
Wavelet analysis involves representing a signal as a sum of wavelet functions of varying location and scale. Wavelet transforms allow for efficient video compression by removing spatial and temporal redundancies. Without compression, transmitting uncompressed video would require huge storage and bandwidth. Using wavelet compression, a day of video could be stored using the same space as an uncompressed minute. The discrete wavelet transform decomposes a signal into different frequency subbands, making it suitable for scalable and tolerant video compression standards like JPEG2000. Wavelet compression provides better quality at low bit rates compared to DCT techniques like JPEG.
This white paper discusses various video compression techniques and standards. It explains that JPEG is used for still images while MPEG is used for video. The two main early standards were JPEG and MPEG-1. Later standards like MPEG-2, MPEG-4, and H.264 provided improved compression ratios and capabilities. Key techniques discussed include lossy compression, comparing adjacent frames to reduce redundant data, and balancing compression ratio with image quality and latency considerations for different applications like surveillance video.
The document discusses video compression basics and MPEG-2 video compression. It explains that video frames contain redundant spatial and temporal data that can be compressed. MPEG-2 uses three frame types (I, P, B frames) and compresses frames using intra-frame and inter-frame encoding techniques like DCT, quantization, and entropy encoding to remove redundancy. The encoding process transforms raw video frames to compressed bitstreams for efficient storage and transmission.
The document discusses performing a discrete wavelet transform (DWT) on a 1D signal using MATLAB. It loads a test signal, performs a 5-level DWT decomposition using the coif3 wavelet, then reconstructs the approximation and detail signals at each level. Plots of the original, approximation, and detail signals are generated.
This document summarizes a student project on implementing lossless discrete wavelet transform (DWT) and inverse discrete wavelet transform (IDWT). It provides an overview of the project, which includes introducing DWT, reviewing literature on lifting schemes for faster DWT computation, and simulating a 2D (5,3) DWT. The results show DWT blocks decomposing signals into high and low pass coefficients. Applications mentioned are in medical imaging, signal denoising, data compression and image processing. The conclusion discusses the need for lossless transforms in medical imaging. Future work could extend this to higher level transforms and applications like compression and watermarking.
This document summarizes a presentation on wavelet based image compression. It begins with an introduction to image compression, describing why it is needed and common techniques like lossy and lossless compression. It then discusses wavelet transforms and how they are applied to image compression. Several research papers on wavelet compression techniques are reviewed and key advantages like higher compression ratios while maintaining image quality are highlighted. Applications of wavelet compression in areas like biomedicine and multimedia are presented before concluding with references.
Paust domu, ka darbības portālā nav uzspiests, obligāts pasākums, bet gan tās ir jaunas iespējas (mārketings) Visu laiku uzsvērt un pastarpināti atgādināt par loģisko saiti un šo mācību jēgu (minēt konkrētus piemērus pielietojumam+uzsvērt, ka tāpēc tagad mācīsimies to un to; pateikt loģisku pāreju viena temata beigās un nākamā sākumā Portālā nevajag dublēt to, kas jau kādā citā veidā tiek darīts, parādot portāla vietu visu bibliotēkas resursu kopumā ___________________________________ Sasveicināšanās/iepazīšanās pastāstīt par kursu materiāliem (drukātais materiāls+mape datorā) atvērt VS-13.ppt -------------------------- INFORMĀCIJAI – ko publiskās bibliotēkas dara šobrīd? Publiskās bibliotēkas dalās: 1. reģionu galvenās – 26 bijušo rajonu centrālās + Rīgas CB + Jūrmalas apvienība = “lielais” 28nieks 1.2. vietējas nozīmes – visas pilsētu, novadu, pagastu bibliotēkas 2. Šobrīdējā situācija: 2.1. ar sistēmu ALISE strādā visas 28 RGB + ~puse no vietējas nozīmes bibliotēkām 2.2. tās, kuras strādā ar ALISE, veido reģionālos kopkatalogus (uzskaita visas grāmatas u.c., kas ir bibliotēkā) un lielākā daļa veido reģionālās novadpētniecības datubāzes (ieraksts ar ziņām par kādu vietējā satura objektu+var pievienot attēlu, sīkbildi, saiti, tekstuālu anotāciju, skaņas failu u.c.)
Vajag iepazīstināt ar plānoto laika grafiku un vienoties, vai visus apmierina piedāvātais. Ja nepieciešams, tad vienojas par citu sākuma laiku 2.un 3.dienā, bet dienā paredzētais laiks no tā nemainās Vienojas par to, vai nepieciešams pusdienu pārtraukums
Vajag paskaidrot, kāpēc vispār ir šīs mācības un kāds sakars portālam un vietējam saturam – šīs mācības ir 3TD (3TD = Trešais tēva dēls) turpinājums Mācības un mācību materiāls ir veidots tā, lai iegūtu rezultātu – bibliotēku portālu papildinātu ar vietējo saturu. Tāpēc vispirms: Ko nozīmē vietējais saturs (1.modulis) Kādus rīkus un tehnoloģiskās iespējas varētu izmantot (2.modulis) Ko nodrošina portāls un kā IKT iespējas izmantot satura veidošanā (3.modulis) Portāls šobrīd – platforma, kurā katrai bibliotēkai ir sava vietne un informācija par bibliotēku no Latvijas Kultūras kartes, bet vietējais saturs vēl jāveido!
Var pajautāt un mēģināt padiskutēt: vai lietoja līdzšinējo versiju, ko darīja, kā patika/nepatika Vai ir jau paskatījušies jauno versiju un pamanījuši, kas ir mainījies Uzsvērt – šī ir BETA versija=visi kopā testējam un sūtām ziņas par pamanītām kļūmēm
Turpmāk – vienots pieejas punkts Katrā valstī, lai meklētu informāciju par bibliotēkām, kā pirmos parasti atrod apvienotos resursus Portālā var popularizēt vietējo uzņēmēju/lauksaimnieku informāciju
1.-2.diena – 2 dienas pēc kārtas mācības , lai: - uzzinātu par LBP jaunās versijas iespējām – katrai bibliotēkai sava vietne un redaktors pats var to papildināt ar vietējo saturu; izprastu, kas ir vietējais saturs; Kādus sociālos tīklus un tehnoloģiskos rīkus var izmantot vietējā satura resursu veidošanā; Kāda ir LBP struktūra un funkcionalitāte; Kādas darbības un kā var veikt lokālais redaktors Tad ir apmēram nedēļas pārtraukums – kursanti pilda mājas darbu un izpildītos uzdevumus publicē savas bibliotēkas vietnē portālā. 3.diena – klātienē kopā ar pasniedzēju analizē mājas darbus un pasniedzējs sniedz konsultācijas. Kursanti, kas piedalījušies visās 3 dienās un izpildījuši uzdotos uzdevumus , saņem Apliecību.
Te var īsi pateikt, ko kopumā nozīmē vietējais saturs, bet uzsvērt, ka gandrīz visām publiskajām bibliotēkām jau ir pieredze novadpētniecībā – līdz šim gan bieži vien lielāka uzmanība kultūrvēsturiskajam mantojumam, bet novadpētniecības datubāzē tiek ievadīta informācija arī par mūsdienu vietējām aktualitātēm. _____________________ Skaidrojumam: Pamatā – vietējā bibliotēka veido priekš vietējās sabiedrības to, kas tai vajadzīgs (gan par bibliotēku un tās piedāvātajiem pakalpojumiem, gan par to, kas nozīmīgs notiek pilsētā/pagastā, gan par to, kas ir unikāls, nozīmīgs vietējai videi – objekti, personas, vēsture, tradīcijas utt.) Bet – kaut kas var būt interesants un nozīmīgs arī ārpus vietējās sabiedrības (var nosūtīt publicēt portāla sākumlapā, kā arī apkopt savā vietnē, lai var iepazīties tie, kas seko konkrētai bibliotēkai)) Ārēji radīts par vietējo sabiedrību, objektiem, notikumiem (piem., internetā, Latvijas presē pieejama informācija, kāds ārējo lietotāju veidots resurss par vietējiem notikumiem, objektiem, personām) Vietējais saturs – plašāks, ietver gan to, kas nozīmīgs vietējiem, bet var interesēt arī ārpus kopienas Vietēji nozīmīgs saturs – g.k. interesē tikai vietējos, var būt, ka pat ne visus vietējos Identitāte = jebkas, kas apliecina piederību vietējai videi Pēc skaidrojuma vajadzētu pāriet uz diskusiju par līdzšinējo pieredzi novadpētniecībā un minēt par jaunajām iespējām, lai izprastu, kāpēc portāla mācībās runājam par vietējo saturu
Ilgstoša pieredze lielākajā daļā publisko bibliotēku
Kursos var atvērt kādu no saitēm un kopīgi apskatīt (piem., mūsdienu norisēm labs piemērs Ventspils hronika – digitālās fotogrāfijas par visu nozīmīgāko, kas notiek pilsētā+pievienota saite uz to avotu aprakstiem katalogā/novadpētniecības DBē, kuros ir par konkrēto pasākumu) Bibliotekāri var aicināt lietotājus sūtīt ziņas un materiālus bibliotēkai, lai iekļautu portālā
Te vajadzētu uzsvērt, ka: Visām publiskajām bibliotēkām funkcijas un krājumi ir līdzīgi; Tieši vietējais saturs (līdz šim novadpētniecība) ir viens no tiem, kas nodrošina unikalitāti. Bieži vien bibliotēka (it sevišķi mazākā vietā – pagastā) ir vienīgais informācijas piekļuves punkts visā pagastā, kurš arī pats spēj veidot jaunus resursus. Uzdevums: Bieži uzskata, ka bibliotēkai jāpēta materiāli, jānodarbojas ar novadPĒTNIECĪBU – ja bibliotekārs spēj un paspēj, tad ir labi; BET – vajag nodrošināt informāciju un radīt resursus, kurus pētnieki varēs izmantot
Uzsvērt to, ka: Vietējais saturs nav tikai tas, kas nozīmīgs bijis Arī tas, kas notiek šodien – šodienas notikumi jau rīt ir vakardiena!
Šobrīd Latvijas bibliotēkām jau laba pieredze vietējā satura resursu veidošanā (tikai tie ir pieejami bibliotēkas vietnē un nav integrēti portālā!) – sk. 1.moduļa 1.uzdevumu un paņemt idejas Var skatīties arī ārzemju bibliotēku pieredzi internetā
Mazākā vietā (pagastā) varbūt bibliotēka ir vienīgā, kura spēj (ir platforma un speciālisti) veidot šādus resursus un vienlaicīgi popularizē arī bibliotēku (saprot, ka bibliotēka nav tradicionālā + sasaista ar bibliotēkā pieejamo informāciju) Notikumi/pasākumi – piem., pagasta bērni Dziesmu un deju svētkos Notikumu un pasākumu fiksēšana digitālajās fotogrāfijās, audio/video ierakstos un vietējā enciklopēdija ir iespēja apkopot plašu vietējā satura informāciju Tradīcijas - piemēram, suitu novads Vietējā valoda - piemēram, ventiņu valoda Māksla – t.sk., amatiermāksla Kultūra – t.sk., nemateriālā kultūra (piem., Dziesmu un deju svētki) Prasmes – piem., Latgales podnieki organizēt konkursus (piemēram, „Pastāsti par vietu, kurā tu dzīvo”, „Mans pagasts”, „Mana iela”). Vietējo personu, objektu u.c reģistri, adrešu grāmatas u.c. (ārzemju bibliotēkas pat veido kapa vietu reģistrus!) veikt ģenealoģiskus pētījumus un apkopot dzimtu vēsturi Skaņu ierakstā var klausīties un izjust vietējo valodu un dialektu (piemēram, ventiņu, lībiešu, latgaļu valoda, malēniešu dialekts). Atgādināt – atcerēties par to, ka jāievēro AUTORTIESĪBAS! Katrs satura veidotājs pats ir atbildīgs par to! Autortiesības jāievēro gan materiālu pārpublicēšanā, gan sadarbībā ar lietotājiem (piem., kāds atsūtījis savu video/foto – jāatsaucas uz autoru)
Īsi pateikt, ka lietotāji var būt dažādi: Gan vietējie (esošie un bijušie); Gan ārējie. Jāņem vērā: Dažādas grupas - atšķirīgi mērķi un IKT prasmes! Mudināt, lai bibliotekāri iesaista veidošanā pašus lietotājus Pateikt, kādas ir iespējas līdzdarboties. Tā kā IKT prasmes dažādas, tad jāstāsta, ka var piedalīties arī tad, ja paši aktīvi neizmantos (piem., vecāki lietotāji var aizdot savus materiālus bibliotēkai publicēšanai – fotogrāfijas u.c., precizēt faktus utt.) ----------------------------------------------- Informācijai pašiem - Vietējie - Ārpus – var ieinteresēt - Bijušie vietējie (tagad mācās/strādā Rīgā u.citur, dzīvo Īrijā, Anglijā u.c.) Potenciālie vietējie (uzzināt, izvēlēties) Tūristi – jaunā lapā var iekļaut tūristiem vajadzīgo informāciju par pilsētu/pagastu (viņiem palīdz izvēlēties ceļojuma mērķi un maršrutu, aplūkojamos objektus, uzzināt par ievērojamām personām, interesantiem notikumiem un faktiem, uzzināt par vietējām naktsmītnēm, atpūtas un ēdināšanas iespējām u.c. Var pievienot saites uz atlasītu informāciju novadpētniecības datubāzē) Skolēni (vietējie, citi) kuri mācās, dzīvo vai strādā ārpus vietējās vides, lai viņi varētu komunicēt un uzturēt saikni ar vietējo vidi, uzzinātu par aktuālām norisēm un varētu justies piederīgi vietējai videi
Kā izvēlēties, ko publicēt Nacionālajā digitālajā bibliotēkā un ko Latvijas bibliotēku portālā? 1. Nacionālā digitālā bibliotēka: Nacionāla nozīmība Kvalitāte (piem., attēlam) Atbilstība standartiem 2. Latvijas bibliotēku portāls: Vietēja nozīmība Nav stingras prasības kvalitātei Nav jāievēro standarti un formāti
Galvenais princips – nedublēt informāciju, bet savstarpēji sasaistīt un integrēt, lai viens resurss papildina otru! Bibliotēkas tīmekļa vietne Lapā (ja tāda ir) ielikt saiti uz bibliotēkas vietni portālā RSS padeves jaunumiem Bibliotēkas elektroniskais katalogs Jaunas grāmatas aprakstā – saite uz ierakstu katalogā (ja ir ieinteresējusi jaunā grāmata, var to atrast bibliotēkā un redzēt, kur un cik eksemplāros pieejama) Visas jaunās grāmatas 7/14 dienās – saite uz meklēšanas pieprasījumu katalogā (atlasa ALISĒ visas jaunās grāmatas un redz kur pieejamas) Novadpētniecības/analītikas datubāze Pasākums – saite uz atlasīto sarakstu ALISĒ par pasākumiem/notikumiem (piem., raksti vietējā avīzē vai citos izdevumos) Vietējie objekti, personas, notikumi – saite uz atlasīto sarakstu ALISĒ par vietējiem objektiem, personām (to labi izmantot, ja tiek veidota jauna web-lapa par unikālajiem vietējiem objektiem, personām)
Adrese – www.biblioteka.lv Jauna saskarne – vairāk uz interaktīvu līdzdarbošanos Sadaļas: Publiska/autorizēta pieeja Katras sadaļas galvenās iespējas Paskaidrot 2 līmeņus: Sākumlapa – “lielais” portāls; atbild galvenais redaktors; publicēta nozīmīgākā informācija (var sūtīt arī lokālie redaktori); Nozares informācija - galvenokārt paredzēta kā profesionālā sadaļa bibliotekāriem, bet pieejama publiski jebkuram ineteresentam; apkopotas tās pašas sadaļas, kas bija iepriekšējā portāla versijā; aicināt bibliotekārus iesaistīties šīs sadaļas veidošanā – paši nevar tajā publicēt, bet var sūtīt galvenajam redaktoram, kādu informāciju vēl vajadzētu Katrai bibliotēkai vietne – atbild katra bibliotēka un tās lokālais redaktors (mācās kursos, lai to prastu) Portāla apskata laikā: Piereģistrēties portālā Pieteikties sekot savai bibliotēkai Pieteikties par lokālo redaktoru savai bibliotēkai