Soziale Multimedia-Analyse

Soziale Multimedia-Analyse


Multimedia-Inhalten wird produziert und über das Internet mit einer beispiellosen Rate freigegeben. Beispielsweise mehr als 1 Million Bilder werden jeden Tag geteilt und 100 Millionen Stunden Video werden jedes Jahr freigegeben. Mit diesem Ansturm von Daten ist die Möglichkeit, den Inhalt von Bildern und Videos automatisch zu verstehen wichtig für Anwendungen wie ähnliche Artikelsuche, personalisierte Content-Suche, Content-basierte Wiederherstellung, Datenschutz und Modellierung den Fluss der multimedia-Inhalte in sozialen Netzwerken. Solche Fähigkeiten bieten kostengünstige Lösungen zur Sammlung von Informationen über virale Inhalte (z. B. Meme), Rückmeldungen von Kunden über neue Produkte und Geo-politischen oder militärischen Veranstaltungen rund um die Welt, die zuvor nicht möglich ohne dedizierte Forschung und Intelligenz Gruppen gewesen.

IT Forschungen entwickelt eine Reihe von umfangreichen multimedia Analysetools, die mit Fokus auf visuelle Inhalte Verständnis, inhaltsbasierte Suche, online-Datenschutz und Netzwerk-Modellierung. Diese Software-Tools integrieren die neuesten State-of-the-Art-Techniken in multimedia-Analyse zur Erkennung von Objekten, Szenen, Aktivitäten, in-Szene-Text und audio-Signale in zwanglose Bilder und Videos eingebettet. Diese Techniken werden gemeinsam zu analysieren und erkennen von Mustern des Interesses an Daten verwendet. Die Entwicklung von dem Datenschutz-Berater, der Benutzer benachrichtigt, wenn Bilder mit potenziell Privatsphäre-Sensitive Material über sind versehentlich im Web geteilt werden ein Beispiel für einen Forschungen der laufenden Projekte ist. Unsere Tools zeigten hohen Genauigkeit auf groß angelegte, realen Daten und können für verschiedene Anwendungsdomänen angepasst werden. Zusätzlich werden IT-Forschungen Tools integriert haben fortgeschrittene Visualisierung und Interaktion, die ermöglichen eine nahtlose Erfahrung in Webbrowsern und Suche Genauigkeit zu verbessern, durch die Einbeziehung der Nutzer Relevanz-Feedback.



Systemarchitektur für die Suche der großen multimedia Archive durch Extraktion von visuellen und auditiven Funktionen. Suchergebnisse sind raffiniert
durch iterative Benutzer-Feedback.
 

Raffinierte Suchergebnisse für "flash Mob."
 

Suchergebnisse basierend auf optisch ähnliche Stile.

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