Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Văn Hoá - Nghệ Thuật
Thời trang - Làm đẹp
Towards Computational Models of Visual Aesthetic Appeal of Consumer Videos
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Towards Computational Models of Visual Aesthetic Appeal of Consumer Videos
Hải Long
73
14
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
The appeal of horn shapes is not difficult to understand in the field. One quickly learns to appreciate the variety of trained and untrained shapes in a forest of horns in the cattle camp. Both the symmetrical and the asymmetrical curving shapes of Nilotic cattle horns have great visual appeal, especially when they are seen moving through space as the cattle move their heads, and when the arcs the horns make in the air are exaggerated by the swinging movements of the tassels. Fagg (e.g. 1973) has drawn attention to the frequent use of exponential curves in African art:. | Towards Computational Models of Visual Aesthetic Appeal of Consumer Videos Anush K. Moorthy Pere Obrador and Nuria Oliver Telefonica Research Barcelona Spain. Abstract. In this paper we tackle the problem of characterizing the aesthetic appeal of consumer videos and automatically classifying them into high or low aesthetic appeal. First we conduct a controlled user study to collect ratings on the aesthetic value of 160 consumer videos. Next we propose and evaluate a set of low level features that are combined in a hierarchical way in order to model the aesthetic appeal of consumer videos. After selecting the 7 most discriminative features we successfully classify aesthetically appealing vs. aesthetically unappealing videos with a 73 classification accuracy using a support vector machine. Key words Video aesthetics video quality subjective assessment 1 Introduction In today s digital world we face the challenge of developing efficient multimedia data management tools that enable users to organize and search multimedia content from growing repositories of digital media. Increasing storage capabilities at low prices combined with pervasive devices to capture digital images and videos enable the generation and archival of unprecedented amounts of personal multimedia content. For eg. as of May 2009 about 20 hours of video footage - most of it user-generated - were uploaded on the popular video sharing site YouTube every minute 1 . In addition the number of user-generated video creators is expected to grow in the US by 77 from 2008 to 2013 2 . Text query-based image and video search approaches rely heavily on the similarity between the input textual query and the textual metadata e.g. tags comments etc. that has previously been added to the content by users. Relevance is certainly critical to the satisfaction of users with their search results yet not sufficient. For example any visitor of YouTube will attest to the fact that most relevant search results today include a
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Towards a Computational Treatment of Superlatives"
In silico cancer research towards 3R
Towards Computational Models of Visual Aesthetic Appeal of Consumer Videos
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.