Multimodal Analysis of User-Generated Multimedia Content: Socio-Affective Computing, cartea 6
Autor Rajiv Shah, Roger Zimmermannen Limba Engleză Paperback – 9 sep 2018
În literatura academică dedicată tehnologiei informației, analiza conținutului generat de utilizatori (UGC) a suferit adesea de o fragmentare între procesarea semnalului pur și interpretarea contextului social. Multimodal Analysis of User-Generated Multimedia Content vine să completeze această lacună, oferind un cadru teoretic și practic pentru unificarea fluxurilor de date eterogene. Găsim în acest volum, publicat de Springer International Publishing, o abordare riguroasă a modului în care metadata contextuală și conținutul vizual pot fi corelate pentru a îmbunătăți sistemele de recomandare și clasificare. Structura volumului urmează o progresie logică, de la fundamentul teoretic oferit de recenzia literaturii de specialitate, către aplicații extrem de specifice. Reținem capitolele dedicate segmentării videoclipurilor de curs și recomandării de coloane sonore pentru videoclipurile generate de utilizatori, care demonstrează aplicabilitatea directă a modelelor propuse. Această lucrare acoperă aceeași arie tematică ca Understanding-Oriented Multimedia Content Analysis, dar cu o abordare mai orientată spre sisteme și cadre de lucru (frameworks) aplicate, spre deosebire de accentul pus de Zechao Li pe modelele de învățare unificate. În contextul operei lui Rajiv Shah, această apariție din seria Socio-Affective Computing reprezintă o latură tehnică și analitică ce completează preocupările sale pentru inovație și impact global regăsite în Innovation, Entrepreneurship, and the Economy in the US, China, and India. Dacă lucrările sale anterioare se concentrau pe politici economice și dezvoltare, volumul de față, scris împreună cu Roger Zimmermann, sondează infrastructura digitală a societății informaționale. Credem că rigoarea cu care sunt tratate conceptele de 'sentics' și semantică multimedia face din acest titlu o resursă indispensabilă pentru cercetătorii care doresc să depășească simpla analiză algoritmică.
Preț: 908.96 lei
Preț vechi: 1108.48 lei
-18%
Carte disponibilă
Livrare economică 08-22 iunie
Livrare express 23-29 mai pentru 34.40 lei
Specificații
ISBN-10: 3319871684
Pagini: 288
Ilustrații: XXII, 263 p. 63 illus., 42 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 x 15 mm
Greutate: 0.49 kg
Ediția:Softcover reprint of the original 1st edition 2017
Editura: Springer
Colecția Socio-Affective Computing
Seria Socio-Affective Computing
Locul publicării:Cham, Switzerland
De ce să citești această carte
Această carte este esențială pentru studenții postuniversitari și cercetătorii în informatică și neuroștiințe care studiază intersecția dintre multimedia și comportamentul social. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a modului în care datele eterogene pot fi transformate în informație structurată. Este un instrument valoros pentru cei care proiectează sisteme de recomandare sau platforme de partajare video care necesită o indexare semantică precisă a conținutului generat de utilizatori.
Despre autor
Rajiv Shah este un cercetător și administrator recunoscut, ocupând funcția de Administrator al Agenției Statelor Unite pentru Dezvoltare Internațională (USAID). Expertiza sa interdisciplinară se extinde de la politici de dezvoltare globală la impactul inovației în economiile emergente. În lucrările sale, Shah explorează adesea modul în care tehnologia și gândirea strategică pot rezolva probleme complexe, de la foametea mondială la dinamica antreprenoriatului. Co-autorul Roger Zimmermann contribuie cu o rigoare tehnică specifică analizei sistemelor multimedia, colaborarea lor rezultând într-o sinteză echilibrată între viziunea macro asupra datelor și soluțiile tehnice de implementare.
Descriere scurtă
Cuprins
Notă biografică
Textul de pe ultima copertă
Readers will discover how the derived knowledge structures from multimodal information are beneficial for efficient multimedia search, retrieval, and recommendation. However, real-world UGC is complex, and extracting the semantics and sentics from only multimedia content is very difficult because suitable concepts may be exhibited in different representations. Moreover, due to the increasing popularity of social media websites and advancements in technology, it is now possible to collect a significant amount of important contextual information (e.g., spatial, temporal, and preferential information). Thus, there is a need to analyze the information of UGC from multiple modalities to address these problems.
A discussion of multimodal analysis is presented followed by studies on how multimodal information is exploited to address problems that have a significant impact on different areas of society (e.g., entertainment, education, and journalism). Specifically, the methods presented exploit the multimedia content (e.g., visual content) and associated contextual information (e.g., geo-, temporal, and other sensory data). The reader is introduced to several knowledge bases and fusion techniques to address these problems.
This work includes future directions for several interesting multimedia analytics problems that have the potential to significantly impact society. The work is aimed at researchers in the multimedia field who would like to pursue research in the area of multimodal analysis of UGC.