Multimodal Dönüşüm – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Multimedya Teknik Konuları

Bu, özellikle IMP ile yakından ilgili olanlar olmak üzere, bilgi işleme teknolojisi araştırma sınırındaki hayati teknik konulara odaklanacaktır.

Daha spesifik olarak, bu bölüm, özellikle nöral ağlarla birlikte CI’nin aşağıdakiler için temel bir teknoloji olarak neden ve nasıl sunduğunu gösterecektir: görsel-işitsel bilgi için verimli temsiller; algılama ve sınıflandırma teknikleri; multimodal sinyallerin füzyonu; ve çok modlu dönüştürme ve senkronizasyon. Burada önce bazı motivasyonların yanı sıra önemli teknik noktalar hakkında kısa bir açıklama sunalım.

Görsel-İşitsel Bilgiler İçin Etkili Temsiller

Bilginin etkin bir temsili, nesne tabanlı indeksleme ve erişim gibi birçok faydalı çoklu ortam işlevini kolaylaştırabilir. Bu amaçla, görüntü veya video verilerinin gelişmiş bir şekilde önceden işlenmesi çok önemlidir.

Birçok multimedya uygulamasında, sonraki işleme modelleme ve sınıflandırma görevlerini kolaylaştırmak için genellikle giriş sinyalleri üzerinde ön işleme yapılır (örneğin, içerik tabanlı kodlama ve MPEG veya JPEG bağlamında temsil için 2B veya 3B görüntülerin ve videonun bölümlenmesi) standartlar).

Ön işleme ile elde edilen temsil ne kadar karmaşıksa, sınıflandırıcının o kadar az karmaşık olması gerekir. Bu nedenle, temsil ve indeksleme arasındaki sinerjistik dengenin (ve nihayetinde etkileşimin) keşfedilmesi gerekir.

Çok miktarda multimedya verisinin verimli bir şekilde temsili, genellikle, birçok iyi kurulmuş denetimsiz sinir ağının en umut verici gücü olan uyarlanabilir veri kümeleme veya model temsil mekanizmalarıyla elde edilebilir [örneğin, kendi kendini organize eden özellik haritası (SOFM) ve ana bileşen analizi (PCA) sinir ağı].

Geleneksel istatistiksel kümeleme ve/veya kontur ve şekil modellemeden bu denetimsiz YSA’lara evrim vurgulanacaktır.

Bu yapay sinir ağlarından bazıları, çeşitli özellik çıkarma, hareketli nesne izleme ve bölümleme uygulamaları için dahil edilmiştir. Bu tür ön işleme örnekleri için açıklayıcı örnekler sağlanmaktadır.

Görsel-İşitsel Veritabanları için Tespit ve Sınıflandırma

Dijital metin, ses ve görsel arşivlerin çoğu dünyanın her yerindeki çeşitli sunucularda bulunduğundan, bilgileri bulmak ve bilgilere erişmek giderek daha zor hale geliyor. Bu nedenle indeksleme ve erişim için otomatik arama araçlarını gerektirir.

Tespit ve sınıflandırma, çoğu arama ve indeksleme mekanizması için çok temel bir araçtır. Deforme olabilen bir modelin veya nesnenin algılanması, uzun zamandır önemli bir makine öğrenimi ve bilgisayarla görme sorunu olmuştur. Görev, görüntülerde (örneğin, insan yüzleri) belirli (ancak yerel olarak deforme olabilen) bir model bulmayı içerir.

Kritik olarak ihtiyaç duyulan şey, muhtemelen metinsel bilgilerden yararlanmadan, konuşma veya görsel ipuçlarındaki içerikleri belirlemek için güçlü arama stratejileridir. Bunlar, otomatik vezne makinesi (ATM), erişim kontrolü, gözetim ve video konferans sistemleri dahil olmak üzere önemli ticari uygulamalara sahip olacaktır.

Tespit ve sınıflandırma için yararlı olan birkaç statik denetimli NN’ler (yani ağda geri besleme bağlantıları kullanılmaz) ele alınacaktır.

Bu NN’ler üzerine inşa edilen birçok NN içerik tabanlı görüntü arama sistemi, çeşitli uygulamalar için geliştirilmiştir. Ufukta, kullanıcıların örnekler vererek, eskiz çizerek, görsel özellikleri seçerek (örn. renk, doku, şekil ve hareket) ve özelliklerin uzamsal-zamansal yapısını düzenleyerek görüntü sorgularını belirtmelerine olanak tanıyan birkaç umut vaat eden araç bulunmaktadır. Bazı örnek YSA sistemleri sunulacaktır.

Denetimsiz ve denetimli YSA modellerinin güvenilir arama mekanizmaları geliştirmek için yararlı araçlar olduğu gerçeğini göstermeye hizmet ederler.

Multimodal Nedir tıp
Multimodal ve intermodal TAŞIMACILIK arasındaki fark
Multimodal taşımacılık Nedir
İntermodal TAŞIMACILIK Nedir
Multimodal taşımacılık Dezavantajları
Multimodal taşımacılık Avantajları
Kombine TAŞIMACILIK Nedir
Multimodal tedavi nedir

Birden Fazla Kaynağı Birleştirme

Multimedya sinyal işleme, metin, ses, görüntü ve videoyu “bir araya getirmekten” daha fazlasıdır. Ses ve video arasındaki korelasyon, daha verimli kodlama ve tanıma elde etmek için kullanılabilir. Bu ortamlar arasındaki kaynaşma ve etkileşim alanında yeni uygulama sistemleri ve dolayısıyla yeni araştırma fırsatları ortaya çıkmaktadır.

İnsanlar, girdi çok modlu verilerinin ortak işlenmesine dayalı olarak çoğu algılama ve tanıma görevini gerçekleştirir. İnsanların biyolojik bilişsel makineleri, bizim için büyük ölçüde gizemli kalan bir tür uyarlanabilir işleme (öğrenme/geri alma) algoritmaları aracılığıyla görsel, işitsel ve duyusal mekanizmalar yoluyla çok modlu verileri işler.

Biyolojik bilgi işlemenin doğasından hareketle, çoklu sensör ve veri kaynaklarından gelen bilgileri birleştiren füzyon NN modelleri, çok modlu sinyaller için evrensel bir veri işleme motoru olarak takip edilmektedir. Doğrusal füzyon ağları ve doğrusal olmayan füzyon ağları tartışılır.

Ses-video etkileşimi, kişisel kimlik doğrulama ve doğrulama için kullanılabilir. Böyle bir uygulama için görsel/işitsel bir füzyon ağı tartışılmaktadır.

Multimodal Dönüşüm ve Senkronizasyon

Farklı ortamlar arasındaki en ilginç etkileşimlerden biri, ses ve video arasındaki etkileşimdir. Çok modlu konuşma iletişiminde, kanıtlandığı gibi, ses-video etkileşimi önemli bir role sahiptir.

Akustik konuşmanın dudak hareketlerinden gelen görsel ipuçlarından etkilenebilmesi nedeniyle, insanın konuşma algısının iki modlu olduğunu gösterir. Örneğin, bir deney, bir kişi /ga/ diyen bir konuşmacıyı gördüğünde ancak /ba/ sesini duyduğunda, kişinin ne /ga/ ne de /ba/ algıladığını, ancak /da/’ya yakın bir şey algıladığını gösterdi.

Video konferans uygulamalarında, video kare hızının bant genişliği tarafından ciddi şekilde sınırlanması ve dudak senkronizasyonu algısı için açık ara çok yetersiz olması düşünülebilir. Bir çözüm, akustik sinyali kişinin ağız hareketleriyle senkronize edecek şekilde çarpıtmaktır; bu, bir stüdyoda ve diğer gerçek zamanlı olmayan uygulamalarda dublaj için faydalı olacaktır.

Dönüştürme ve senkronizasyon işlemlerini kolaylaştırabilecek bir geçici sinir modelleri sınıfı vardır (yani, sinyallerin zamansal korelasyonunu takip etmek için geri besleme bağlantıları kullanılır). Öne çıkan geçici YSA modelleri ve popüler istatistiksel yaklaşımlar gözden geçirilecektir.

Sözlü iletişim, konuşma tanıma ve dudak hareketlerinin (hatta yüz ifadeleri veya vücut dilinin) görsel yorumunun birleştirilmesiyle verimli bir şekilde sağlanmıştır. Başka bir örnek olarak, işitsel ve görsel entegrasyon yoluyla NN tabanlı bir dudak okuma sistemi sunulacaktır. Diğer potansiyel uygulamalar, filmlerin dublajını, video sahnelerinin segmentasyonunu ve insan-bilgisayar arayüzlerini içerir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör