Advances visual information management (37 resultados)
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Condición: Good. Your purchase helps support Sri Lankan Children's Charity 'The Rainbow Centre'. Ex-library, so some stamps and wear, and may have sticker on cover, but in good overall condition. Our donations to The Rainbow Centre have helped provide an education and a safe haven to hundreds of children who live in appalling co…nditions.
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware.
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EUR 225,06
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EUR 243,70
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EUR 243,99
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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EUR 245,84
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Condición: New.
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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Taschenbuch. Condición: Neu. 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 | Hiroshi Arisawa (u. a.) | Taschenbuch | xiv | Englisch | 2013 | Springer Us | EAN 9781475744576 | Verantwortliche Person für die EU…: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Librería: Buchpark, Trebbin, , AlemaniaBuchpark
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EUR 161,66
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Condición: 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 de…tect 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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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Condición: New. pp. 428.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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EUR 296,13
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Condición: New. pp. 428.
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Librería: moluna, Greven, , Alemaniamoluna
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Librería: moluna, Greven, , Alemaniamoluna
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Librería: Revaluation Books, Exeter, , Reino UnidoRevaluation Books
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Paperback. Condición: Brand New. 410 pages. 9.00x6.00x1.00 inches. In Stock.
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Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino UnidoMispah books
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Paperback. Condición: Like New. LIKE NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino UnidoMispah books
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Hardcover. Condición: Like New. LIKE NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
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Buch. 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.
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