Segmentação e sistema de recuperação de vídeo semântico - Somasundaram, Brahanya;Subramanian, Shridevi
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Nos últimos anos, foram desenvolvidos métodos para a recuperação de vídeos com base nas suas características visuais. Percebendo que o armazenamento económico, o acesso global à Internet de banda larga, as câmaras digitais de baixo custo e as ferramentas de edição de vídeo ágeis resultariam numa inundação de conteúdos de vídeo não organizados, os investigadores têm vindo a desenvolver tecnologias de pesquisa de vídeo há vários anos. A recuperação de vídeo continua a ser uma das áreas de investigação mais excitantes e de mais rápido crescimento no campo da tecnologia multimédia. Ao conceber o…mehr

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Produktbeschreibung
Nos últimos anos, foram desenvolvidos métodos para a recuperação de vídeos com base nas suas características visuais. Percebendo que o armazenamento económico, o acesso global à Internet de banda larga, as câmaras digitais de baixo custo e as ferramentas de edição de vídeo ágeis resultariam numa inundação de conteúdos de vídeo não organizados, os investigadores têm vindo a desenvolver tecnologias de pesquisa de vídeo há vários anos. A recuperação de vídeo continua a ser uma das áreas de investigação mais excitantes e de mais rápido crescimento no campo da tecnologia multimédia. Ao conceber o nosso sistema, tivemos em consideração os constrangimentos e limitações existentes e desenvolvemos um sistema de aplicação que não só satisfaz os requisitos do utilizador, mas também é um dos novos métodos no campo da visão informática. Incorporámos algoritmos avançados de aprendizagem mecânica, tais como stream, fstream e R-CNN para a formação do conjunto de dados extraídos. Após a formação do modelo utilizando R-CNN, utilizámos o autocodificador para a construção do modelo. A arquitectura concebida para a recuperação de vídeo é precisa e pode ser utilizada para outras abordagens. Este sistema de aplicação pode ser implantado em muitos campos, tais como processamento de imagens médicas, sistema de monitorização de tráfego, etc.
Autorenporträt
S. Brahanyaa, schloss ihr B.Tech(CSE) an der VIT University ab und absolviert ihren Master in Informatik an der Arizona State University. Ihre Forschungspraktika absolvierte sie in den Bereichen Parallel Distributed Computing und Computer Vision. Ihre Interessengebiete sind Data Mining, maschinelles Lernen und Cybersicherheit. Sie kann auch gut malen und singen.