Análisis social Multimedia

Análisis social Multimedia


Contenido multimedia está siendo producida y compartido a través de Internet a un ritmo sin precedentes. Por ejemplo, más de 1 millón de imágenes son compartidos cada día y 100 millones de horas de video son compartidos cada año. Con esta avalancha de datos, la capacidad de entender automáticamente el contenido de imágenes y vídeos es crítica para habilitar aplicaciones tales como recuperación basada en contenido, búsqueda de tema similar, búsqueda de contenido personalizada, protección de la privacidad y modelar el flujo de contenido multimedia en las redes sociales. Tales capacidades pueden ofrecer soluciones costo-eficiente para recolectar información sobre contenido viral (por ejemplo, los memes), comentarios de los clientes sobre nuevos productos y eventos geo-políticas o militares alrededor del mundo, que previamente no haya sido posible sin dedicados grupos de investigación e inteligencia.

LO investiga está desarrollando un conjunto de herramientas de análisis multimedia a gran escala que se centran en la comprensión de contenido visual, búsqueda basada en contenido, protección de la privacidad en línea y modelado de la red. Estas herramientas de software que incorporan las últimas técnicas de state-of-the-art en multimedia análisis para detectar objetos, escenas, actividades, texto en escena y las señales de audio incrustado en vídeos e imágenes sin restricciones. Estas técnicas se utilizan conjuntamente para analizar y detectar patrones de interés en los datos. El desarrollo de un asesor de privacidad, que avisa a los usuarios cuando imágenes con material potencialmente sensibles a la privacidad son sobre inadvertidamente compartirse en la web es un ejemplo de uno de lo proyectos de investigaciones. Nuestras herramientas han demostrado alta exactitud de datos a gran escala, en el mundo real y pueden ser adaptados a los dominios de aplicación diversos. Además, investigaciones lo han integrado herramientas avanzadas de visualización e interacción que permiten una experiencia de búsqueda en los navegadores web y mejorar la precisión de la búsqueda mediante la incorporación de retroalimentación de relevancia de los usuarios.



Arquitectura del sistema para la búsqueda de grandes archivos multimedias a través de extracción de características visuales y de audio. Resultados de búsqueda son refinados
a través de retroalimentación del usuario iterativo.
 

Resultados de la búsqueda refinada para "flash mob".
 

Resultados de búsqueda basados en estilos visualmente similares.

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