Análise social e multimídia

Análise social e multimídia


Conteúdo multimídia está sendo produzido e compartilhado através da Internet a um ritmo sem precedentes. Por exemplo, mais de 1 milhão de imagens são compartilhadas diariamente e 100 milhões de horas de vídeo são compartilhados a cada ano. Com essa investida de dados, a capacidade de entender automaticamente o conteúdo de imagens e vídeos é fundamental para permitir aplicações tais como a recuperação baseada em conteúdo similar item de pesquisa, pesquisa de conteúdo Personalizada, proteção de privacidade e modelagem do fluxo de conteúdo multimídia em redes sociais. Tais capacidades podem fornecer soluções custo-eficiente para a coleta de informações sobre o conteúdo viral (por exemplo, memes), comentários dos clientes sobre novos produtos e eventos de geo-política ou militares ao redor do mundo, que anteriormente não foi possível sem grupos de pesquisa e inteligência dedicados.

Pesquisas está a desenvolver um conjunto de ferramentas de análise de multimídia em larga escala que concentrar-se na compreensão de conteúdo visual, pesquisa baseada em conteúdo, proteção de privacidade on-line e modelagem de rede. Estas ferramentas de software a incorporar as últimas técnicas de estado-da-arte em análise para detectar objetos, cenas, atividades, texto em cena e sinais de áudio de multimídia incorporados em irrestrita de imagens e vídeos. Estas técnicas são usadas em conjunto para analisar e detectar padrões de interesse em dados. O desenvolvimento de um conselheiro de privacidade, que alerta os usuários quando imagens com material potencialmente sensíveis à privacidade são sobre a inadvertidamente ser compartilhado na web é um exemplo de um em andamento projetos de pesquisas. Nossas ferramentas demonstraram alta precisão em dados em grande escala, o mundo real e podem ser adaptadas para domínios de aplicativos diversos. Além disso, pesquisas IT têm integrado a ferramentas avançadas de visualização e interação que permitem uma experiência de pesquisa integrada em navegadores da web e melhorar a precisão da busca pela incorporação de feedback de relevância dos usuários.



Arquitetura de sistema para pesquisa de grandes arquivos multimídia através da extração de recursos visuais e sonoros. Resultados da pesquisa são refinados
através do feedback do usuário iterativo.
 

Resultados de busca refinada para "flash mob".
 

Resultados de pesquisa com base em estilos visualmente semelhantes.

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