| Título : |
Visual Content Indexing and Retrieval with Psycho-Visual Models |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Benois-Pineau, Jenny, ; Le Callet, Patrick, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2017 |
| Número de páginas: |
XIV, 267 p. 105 ilustraciones, 81 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-57687-9 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Visión por computador Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Inteligencia artificial Sistemas multimedia Almacenamiento y recuperación de información Sistemas de información multimedia |
| Índice Dewey: |
006.37 Visión artificial |
| Resumen: |
Este libro proporciona un análisis profundo y una amplia cobertura de la fuerte tendencia en visión por computadora y indexación y recuperación visual, cubriendo temas como la incorporación de modelos de atención visual humana en tareas de análisis y recuperación. Hace de puente entre el modelado psicovisual del sistema visual humano y los modelos clásicos y más recientes en indexación y recuperación de contenido visual. Los autores presentan el amplio espectro de tareas visuales, como el reconocimiento de texturas en imágenes estáticas, de acciones en contenidos de vídeo, recuperación de imágenes, diferentes métodos de visualización de imágenes y contenidos multimedia basados en la prominencia visual. Además, el interés por el contenido visual se modela con los medios de los últimos modelos de clasificación, como Deep Neural Networks, que también se tratan en este libro. Este libro es un recurso excepcional como texto secundario para investigadores y estudiantes de nivel avanzado, que participan en una amplia investigación sobre visión por computadora, indexación y recuperación de información visual. Los profesionales que trabajan en este campo también estarán interesados en este libro como referencia. |
| Nota de contenido: |
Visual content indexing and retrieval with psycho-visual models -- Perceptual Texture Similarity for Machine Intelligence Applications -- Deep Saliency: Prediction of Interestingness In Video With CNN -- Introducing Image Saliency Information Into Content Based Indexing And Emotional Impact Analysis -- Saliency Prediction for Action Recognition -- Querying Multiple Simultaneous Video Streams with 3D Interest Maps -- Information theoretical model for saliency prediction. Application to Attentive CBIR -- Image retrieval based on query by saliency content -- Visual Saliency for the Visualization of Digital Paintings -- Predicting Interestingness of Visual Content -- Glossary. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Visual Content Indexing and Retrieval with Psycho-Visual Models [documento electrónico] / Benois-Pineau, Jenny, ; Le Callet, Patrick, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XIV, 267 p. 105 ilustraciones, 81 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-57687-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Visión por computador Sistemas de almacenamiento y recuperación de información Inteligencia artificial Sistemas multimedia Almacenamiento y recuperación de información Sistemas de información multimedia |
| Índice Dewey: |
006.37 Visión artificial |
| Resumen: |
Este libro proporciona un análisis profundo y una amplia cobertura de la fuerte tendencia en visión por computadora y indexación y recuperación visual, cubriendo temas como la incorporación de modelos de atención visual humana en tareas de análisis y recuperación. Hace de puente entre el modelado psicovisual del sistema visual humano y los modelos clásicos y más recientes en indexación y recuperación de contenido visual. Los autores presentan el amplio espectro de tareas visuales, como el reconocimiento de texturas en imágenes estáticas, de acciones en contenidos de vídeo, recuperación de imágenes, diferentes métodos de visualización de imágenes y contenidos multimedia basados en la prominencia visual. Además, el interés por el contenido visual se modela con los medios de los últimos modelos de clasificación, como Deep Neural Networks, que también se tratan en este libro. Este libro es un recurso excepcional como texto secundario para investigadores y estudiantes de nivel avanzado, que participan en una amplia investigación sobre visión por computadora, indexación y recuperación de información visual. Los profesionales que trabajan en este campo también estarán interesados en este libro como referencia. |
| Nota de contenido: |
Visual content indexing and retrieval with psycho-visual models -- Perceptual Texture Similarity for Machine Intelligence Applications -- Deep Saliency: Prediction of Interestingness In Video With CNN -- Introducing Image Saliency Information Into Content Based Indexing And Emotional Impact Analysis -- Saliency Prediction for Action Recognition -- Querying Multiple Simultaneous Video Streams with 3D Interest Maps -- Information theoretical model for saliency prediction. Application to Attentive CBIR -- Image retrieval based on query by saliency content -- Visual Saliency for the Visualization of Digital Paintings -- Predicting Interestingness of Visual Content -- Glossary. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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