Machine Learning Techniques for Multimedia (eBook)

Case Studies on Organization and Retrieval
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2008 | 2008
XVI, 289 Seiten
Springer Berlin (Verlag)
978-3-540-75171-7 (ISBN)

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Machine Learning Techniques for Multimedia -
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Processing multimedia content has emerged as a key area for the application of machine learning techniques, where the objectives are to provide insight into the domain from which the data is drawn, and to organize that data and improve the performance of the processes manipulating it. Arising from the EU MUSCLE network, this multidisciplinary book provides a comprehensive coverage of the most important machine learning techniques used and their application in this domain.

to Learning Principles for Multimedia Data.- to Bayesian Methods and Decision Theory.- Supervised Learning.- Unsupervised Learning and Clustering.- Dimension Reduction.- Multimedia Applications.- Online Content-Based Image Retrieval Using Active Learning.- Conservative Learning for Object Detectors.- Machine Learning Techniques for Face Analysis.- Mental Search in Image Databases: Implicit Versus Explicit Content Query.- Combining Textual and Visual Information for Semantic Labeling of Images and Videos.- Machine Learning for Semi-structured Multimedia Documents: Application to Pornographic Filtering and Thematic Categorization.- Classification and Clustering of Music for Novel Music Access Applications.

Erscheint lt. Verlag 7.2.2008
Reihe/Serie Cognitive Technologies
Cognitive Technologies
Zusatzinfo XVI, 289 p.
Verlagsort Berlin
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Datenbanken
Mathematik / Informatik Informatik Grafik / Design
Schlagworte biometrics • classification • Clustering • Cognition • Database • Decision Theory • Dimensionsreduktion • Image Processing • Image Retrieval • learning • machine learning • Multimedia • Multimedia content processing • Music mining • pattern recognition • Performance • Semantic labeling • supervised learning • Text Mining • Unsupervised Learning • Video • Video Processing
ISBN-10 3-540-75171-8 / 3540751718
ISBN-13 978-3-540-75171-7 / 9783540751717
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