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Synopsis
Multimedia data, such as digital images, audio streams and motion video programs, exhibit richer structures than simple, isolated data items. This volume introduces machine learning techniques that are particularly powerful and effective for modeling multimedia data and common tasks of multimedia content analysis. It systematically covers key machine learning techniques in an intuitive fashion and demonstrates their applications through case studies. Coverage includes examples of unsupervised learning, generative models and discriminative models. In addition, the book examines Maximum Margin Markov (M3) networks, which strive to combine the advantages of both the graphical models and Support Vector Machines (SVM).
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Présentation de l'éditeur
This volume introduces machine learning techniques that are particularly effective for modeling multimedia data and common tasks of multimedia content analysis. It demonstrates the application of key machine learning techniques through case studies.
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Machine Learning for Multimedia Content Analysis (Multimedia Systems and Applications)
Edité par
Springer, 2007
ISBN 10 : 0387699384
ISBN 13 : 9780387699387
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Machine Learning for Multimedia Content Analysis
Edité par
Springer US, 2007
ISBN 10 : 0387699384
ISBN 13 : 9780387699387
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Machine Learning for Multimedia Content Analysis
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Machine Learning for Multimedia Content Analysis
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Machine Learning for Multimedia Content Analysis
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Machine Learning For Multimedia Content Analysis (Hb)
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Machine Learning For Multimedia Content Analysis (Hb)
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Machine Learning For Multimedia Content Analysis (Hb)
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Machine Learning for Multimedia Content Analysis (Multimedia Systems and Applications, 30)
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Machine Learning For Multimedia Content Analysis
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