Sistema di segmentazione e recupero semantico dei video
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Negli anni passati sono stati sviluppati metodi per il recupero dei video in base alle loro caratteristiche visive. Rendendosi conto che l'archiviazione economica, l'accesso globale a Internet a banda larga, le videocamere digitali a basso costo e gli agili strumenti di editing video avrebbero portato a una marea di contenuti video non organizzati, i ricercatori hanno sviluppato tecnologie di ricerca video per diversi anni. Il video retrieval continua a essere una delle aree di ricerca più interessanti e in rapida crescita nel campo della tecnologia multimediale. Nel progettare il nostro sist...
Negli anni passati sono stati sviluppati metodi per il recupero dei video in base alle loro caratteristiche visive. Rendendosi conto che l'archiviazione economica, l'accesso globale a Internet a banda larga, le videocamere digitali a basso costo e gli agili strumenti di editing video avrebbero portato a una marea di contenuti video non organizzati, i ricercatori hanno sviluppato tecnologie di ricerca video per diversi anni. Il video retrieval continua a essere una delle aree di ricerca più interessanti e in rapida crescita nel campo della tecnologia multimediale. Nel progettare il nostro sistema, abbiamo preso in considerazione i vincoli e le limitazioni esistenti e abbiamo sviluppato un'applicazione che non solo soddisfa i requisiti dell'utente, ma rappresenta anche uno dei metodi più innovativi nel campo della computer vision. Abbiamo incorporato algoritmi avanzati di apprendimento automatico come stream, fstream e R-CNN per addestrare il set di dati estratto. Dopo aver addestrato il modello utilizzando R-CNN, abbiamo utilizzato l'autoencoder per costruire il modello. L'architettura progettata per il recupero dei video è accurata e può essere utilizzata per ulteriori approcci. Questo sistema applicativo può essere impiegato in molti campi, come l'elaborazione di immagini mediche, il sistema di monitoraggio del traffico, ecc.
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