9780387699387 - machine learning for multimedia content analysis: 30 (multimedia systems and applications, 30) de xu, wei; yihong gong (22 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2007
Serie: Multimedia Systems and Applications, Libro 9 de 26. Libro 9 de 26 - Multimedia Systems and Applications
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Editorial: Springer, 2007
Serie: Multimedia Systems and Applications, Libro 9 de 26. Libro 9 de 26 - Multimedia Systems and Applications
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2007
Serie: Multimedia Systems and Applications, Libro 9 de 26. Libro 9 de 26 - Multimedia Systems and Applications
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Editorial: Springer, 2007
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Editorial: Springer, 2007
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Editorial: Springer, 2007
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Editorial: Springer, 2007
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Editorial: SP SPRINGER, 2007
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Editorial: Springer, 2007
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2007
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Editorial: Springer, 2007
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Editorial: Springer, 2007
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Editorial: Springer US, 2007
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Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 296 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Challenges in complexity and variability of multimedia data have led to revolutions in machine learning techniques. Multimedia data, such as digital images, audio streams and motion video programs, exhibit richer structures than simpl…e, isolated data items. A number of pixels in a digital image collectively conveys certain visual content to viewers. A TV video program consists of both audio and image streams that unfold the underlying story. To recognize the visual content of a digital image, or to understand the underlying story of a video program, we may need to label sets of pixels or groups of image and audio frames jointly.Machine Learning for Multimedia Content Analysis introduces machine learning techniques that are particularly powerful and effective for modeling spatial, temporal structures of multimedia data and for accomplishing common tasks of multimedia content analysis. This book systematically covers these techniques in an intuitive fashion and demonstrates their applications through case studies. This volume uses a large number of figures to illustrate and visualize complex concepts, and provides insights into the characteristics of many algorithms through examinations of their loss functions and straightforward comparisons.Machine Learning for Multimedia Content Analysis is designed for an academic and professional audience. Researchers will find this book an invaluable tool for applying machine learning techniques to multimedia content analysis. This volume is also suitable for practitioners in industry.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2007
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc, 2007
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Hardcover. Condición: Brand New. 1st edition. 277 pages. 9.00x6.00x0.75 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer US, Copernicus, 2007
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Challenges in complexity and variability of multimedia data have led to revolutions in machine learning techniques. Multimedia data, such as digital images, audio streams and motion video programs, exhibit richer structures than simple, isolated data item…s. A number of pixels in a digital image collectively conveys certain visual content to viewers. A TV video program consists of both audio and image streams that unfold the underlying story. To recognize the visual content of a digital image, or to understand the underlying story of a video program, we may need to label sets of pixels or groups of image and audio frames jointly.Machine Learning for Multimedia Content Analysis introduces machine learning techniques that are particularly powerful and effective for modeling spatial, temporal structures of multimedia data and for accomplishing common tasks of multimedia content analysis. This book systematically covers these techniques in an intuitive fashion and demonstrates their applications through case studies. Thisvolume uses a large number of figures to illustrate and visualize complex concepts, and provides insights into the characteristics of many algorithms through examinations of their loss functions and straightforward comparisons.Machine Learning for Multimedia Content Analysis is designed for an academic and professional audience. Researchers will find this book an invaluable tool for applying machine learning techniques to multimedia content analysis. This volume is also suitable for practitioners in industry.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2007
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Editorial: Springer, 2007
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Editorial: Springer US Okt 2007, 2007
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This volume introduces machine learning techniques that are particularly powerful and effective for modeling multimedia data and common tasks of multimedia content analysis. It systematically covers key machine learning techniques in an in…tuitive fashion and demonstrates their applications through case studies. Coverage includes examples of unsupervised learning, generative models and discriminative models. In addition, the book examines Maximum Margin Markov (M3) networks, which strive to combine the advantages of both the graphical models and Support Vector Machines (SVM). 296 pp. Englisch.
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Editorial: Springer US, 2007
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. First book dedicated to the multimedia community to address unique problems and interesting applications of machine learning in this areaIncludes examples of unsupervised learning, generative models and disc…riminative modelsIncludes Maximum.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer Okt 2007, 2007
Serie: Multimedia Systems and Applications, Libro 9 de 26. Libro 9 de 26 - Multimedia Systems and Applications
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Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Multimedia data, such as digital images, audio streams and motion video programs, exhibit richer structures than simple, isolated data items. This volume introduces machine learning techniques that are particularly powerful and effective for m…odeling multimedia data and common tasks of multimedia content analysis. It systematically covers key machine learning techniques in an intuitive fashion and demonstrates their applications through case studies. Coverage includes examples of unsupervised learning, generative models and discriminative models. In addition, the book examines Maximum Margin Markov (M3) networks, which strive to combine the advantages of both the graphical models and Support Vector Machines (SVM).Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 296 pp. Englisch.
