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Multimedia Database Retrieval:: A Human-Centered Approach

A Human-Centered Approach. 'Signals and Communication Technology'. Auflage 2006. Sprache: Englisch.
Buch (gebunden)
This book deals with adaptive content-based retrieval systems and techniques in image and video database applications. It discusses key considerations in the development of these methods, and demonstrates their performance. It first introduces a perc … weiterlesen
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Multimedia Database Retrieval:: A Human-Centered Approach als Buch

Produktdetails

Titel: Multimedia Database Retrieval:: A Human-Centered Approach
Autor/en: Paisarn Muneesawang, Ling Guan

ISBN: 038725627X
EAN: 9780387256276
A Human-Centered Approach.
'Signals and Communication Technology'.
Auflage 2006.
Sprache: Englisch.
SPRINGER NATURE

6. September 2006 - gebunden - 186 Seiten

Beschreibung

This book deals with adaptive content-based retrieval systems and techniques in image and video database applications. It discusses key considerations in the development of these methods, and demonstrates their performance. It first introduces a perceptually inspired non-linear paradigm in user-controlled interactive retrieval (UCIR), providing an effective tool to bridge the perceptual gap between high-level semantics in human vision and low-level features used by computers. Then, a novel machine-controlled interactive retrieval (MCIR) method is presented to optimize image search in distributed digital libraries over Internet, by minimizing bandwidth requirement in retrieval and reducing human subjective errors. The adaptive methodologies and techniques are then generalized to content analysis and retrieval of video data with time-varying nature, which provide multiple-level access to a large quantity of digital videos. Finally, the UCIR and MCIR systems are demonstrated by applications ranging from Digital Asset Management (DAM), Geographical Database Retrieval, Searching and Retrieval of Art Documents, and Film and Video Retrieval.

Inhaltsverzeichnis

Interactive Content-based Image Retrieval.- High Performance Retrieval: A New Machine Learning Approach.- Automatic Relevance Feedback.- Automatic Retrieval on P2P Network and Knowledge-based Databases.- Adaptive Video Indexing and Retrieval.- Movie Retrieval Using Audio-visual Fusion.

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