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Produktbild: Multimodal Analysis of User-Generated Multimedia Content
Band 6

Multimodal Analysis of User-Generated Multimedia Content

Aus der Reihe Socio-Affective Computing

147,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

09.09.2018

Abbildungen

XXII, 63 illus., 42 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer

Seitenzahl

263

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,5 cm

Gewicht

493 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st edition 2017

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-87168-4

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

09.09.2018

Abbildungen

XXII, 63 illus., 42 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Verlag

Springer

Seitenzahl

263

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,5 cm

Gewicht

493 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st edition 2017

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-319-87168-4

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

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  • Produktbild: Multimodal Analysis of User-Generated Multimedia Content
  • 1 Introduction 1.1 Background and Motivation 1.2 Overview 1.3 Acronyms and Notations 1.4 Roadmap   2 Literature Review 2.1 Event Understanding 2.2 Tag Recommendation and Ranking 2.3 Soundtrack Recommendation for UGVs 2.4 Lecture Video Segmentation   3 Event Understanding 3.1 Introduction 3.2 System Overview 3.2.1 EventBuilder 3.2.2 EventSensor 3.3 Evaluation 3.3.1 EventBuilder 3.3.2 EventSensor 3.4 Summary   4 Tag Recommendation and Ranking 4.1 Introduction 4.1.1 Tag Recommendation 4.1.2 Tag Ranking 4.2 System Overview 4.2.1 Tag Recommendation 4.2.2 Random Walk based Relevance Scores 4.2.3 Fusion of Different Tag Recommendation Approaches 4.2.4 Tag Ranking 4.3 Evaluation 4.3.1 Tag Recommendation 4.3.2 Tag Ranking 4.4 Summary   5 Soundtrack Recommendation for UGVs 5.1 Introduction 5.1.1 Increasing Popularity of User-Generated Videos 5.1.2 Challenges with User-Generated Videos in Viewing and Sharing 5.1.3 Motivation for Generating Music Videos for Outdoor User-Generated Videos 5.2 Music Video Generation 5.2.1 Scene Moods Prediction Models 5.2.2 Music Retrieval Techniques 5.2.3 Automatic Music Video Generation Model 5.3 Evaluation 5.3.1 Dataset and Experimental Settings 5.3.2 Evaluation Metrics 5.3.3 Objective Evaluation 5.3.4 Subjective Evaluation 5.3.5 Experimental Results 5.3.6 Comparison with State-of-the-arts 5.3.7 Discussion of Results 5.4 Summary     6 Lecture Video Segmentation 6.1 Introduction 6.2 Lecture Video Segmentation 6.2.1 Prediction of Video Transition Cues using Supervised Learning 6.2.2 Computation of Text Transition Cues using N-gram based Language Model 6.2.3 Computation of SRT Segment Boundaries using the state-of-the-art 6.2.4 Computation of Wikipedia Segment Boundaries 6.2.5 Transition File Generation <6.3 Evaluation 6.3.1 Dataset and Experimental Settings 6.3.2 Results from the ATLAS System 6.3.3 Results from the TRACE System 6.4 Summary     7 Conclusions and future work