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9780792378358 - Advances in Visual Information Management: Visual Database Systems. IFIP TC2 WG2.6 Fifth Working Conference on Visual Database Systems May 10-12, ... Information an... (12 resultados)
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Advances in Visual Information Management: Visual Database Systems
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Advances in Visual Information Management : Visual Database Systems
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 225,39
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Advances in Visual Information Management : Visual Database Systems
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 244,09
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Advances in Visual Information Management
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 264,47
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Advances in Visual Information Management : Visual Database Systems. Ifip Tc2 Wg2.6 Fifth Working Conference on Visual Database Systems May 10-12, 2000, Fukuoka, Japan
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 161,66
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Añadir al carritoCondición: Gut. Zustand: Gut | Seiten: 410 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Video segmentation is the most fundamental process for appropriate index ing and retrieval of video intervals. In general, video streams are composed 1 of shots delimited by physical shot boundaries. Substantial work has been done on how to detect such shot boundaries automatically (Arman et aI. , 1993) (Zhang et aI. , 1993) (Zhang et aI. , 1995) (Kobla et aI. , 1997). Through the inte gration of technologies such as image processing, speech/character recognition and natural language understanding, keywords can be extracted and associated with these shots for indexing (Wactlar et aI. , 1996). A single shot, however, rarely carries enough amount of information to be meaningful by itself. Usu ally, it is a semantically meaningful interval that most users are interested in re trieving. Generally, such meaningful intervals span several consecutive shots. There hardly exists any efficient and reliable technique, either automatic or manual, to identify all semantically meaningful intervals within a video stream. Works by (Smith and Davenport, 1992) (Oomoto and Tanaka, 1993) (Weiss et aI. , 1995) (Hjelsvold et aI. , 1996) suggest manually defining all such inter vals in the database in advance. However, even an hour long video may have an indefinite number of meaningful intervals. Moreover, video data is multi interpretative. Therefore, given a query, what is a meaningful interval to an annotator may not be meaningful to the user who issues the query. In practice, manual indexing of meaningful intervals is labour intensive and inadequate.
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Advances in Visual Information Management
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 268,74
Envío por EUR 7,52
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. pp. 428 Illus.
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Advances in Visual Information Management
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 273,78
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. pp. 428.
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Advances in Visual Information Management
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 246,21
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoGebunden. Condición: New.
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Advances in Visual Information Management : Visual Database Systems
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 311,19
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: As New. Unread book in perfect condition.
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Advances in Visual Information Management: Visual Database Systems
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 301,66
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Like New. LIKE NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
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Advances in Visual Information Management : Visual Database Systems
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 338,17
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Advances in Visual Information Management : Visual Database Systems. Ifip Tc2 Wg2.6 Fifth Working Conference on Visual Database Systems May 10-12, 2000, Fukuoka, Japan
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 303,66
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Neuware - Video segmentation is the most fundamental process for appropriate index ing and retrieval of video intervals. In general, video streams are composed 1 of shots delimited by physical shot boundaries. Substantial work has been done on how to detect such shot boundaries automatically (Arman et aI. , 1993) (Zhang et aI. , 1993) (Zhang et aI. , 1995) (Kobla et aI. , 1997). Through the inte gration of technologies such as image processing, speech/character recognition and natural language understanding, keywords can be extracted and associated with these shots for indexing (Wactlar et aI. , 1996). A single shot, however, rarely carries enough amount of information to be meaningful by itself. Usu ally, it is a semantically meaningful interval that most users are interested in re trieving. Generally, such meaningful intervals span several consecutive shots. There hardly exists any efficient and reliable technique, either automatic or manual, to identify all semantically meaningful intervals within a video stream. Works by (Smith and Davenport, 1992) (Oomoto and Tanaka, 1993) (Weiss et aI. , 1995) (Hjelsvold et aI. , 1996) suggest manually defining all such inter vals in the database in advance. However, even an hour long video may have an indefinite number of meaningful intervals. Moreover, video data is multi interpretative. Therefore, given a query, what is a meaningful interval to an annotator may not be meaningful to the user who issues the query. In practice, manual indexing of meaningful intervals is labour intensive and inadequate.
