具体描述
The technical ability to generate volumes of digital multimedia data is becoming increasingly 'mainstream' in today's electronic world. Online services create volumes of primarily textual information, such as news reports, product reviews, and email chronicles. Advances in digital video technology have given organizations the capability to amass visual records and produce collections of surveillance monitoring data streams. With this ability to generate and archive volumes of data comes the potential of deriving or recalling information and knowledge from these data histories. To effectively utilize the growing number of multimedia data repositories, there is a convergence in technologies from large-scale data management, semantic-oriented media (text, image, and video) understanding, and multi-source trend analysis. This convergence is not straightforward and introduces a significant challenge in construction solutions that offer scalable deployment with semantically rich quality. The Microelectronics and Computer Technology Corporation (MCC) and its member companies carried out a study in 1997 to investigate the state of the art in technologies for annotating and manipulating large-scale networks of multimedia information objects with content-based concepts. Content-Based Access to Multimedia Information: From Technology Trends to State of the Art documents the study's technology assessment and identifies shortcomings where further research and integration of technologies are needed to meet anticipated application requirements. The major points highlighted in this book can be used as cornerstones for defining advanced research and development directions, and opportunities to exploit the content available in networks of large-scale multi-media sources. Based on the results of the study, MCC initiated the Content-Based Access to Multimedia (CBAM) Information project to investigate semantically-oriented access to large-scale image and video repositories. The project focuses on concept extraction, annotation, and collection principles applied in and across large-scale image and video repositories. Content-Based Access to Multimedia Information: From Technology Trends to State of the Art demonstrates proof-of-concept environments where multimedia objects acquire semantic content annotations and become elements exploited in distributed information-gathering applications.
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用户评价
我对信息检索的理论和实践一直有着浓厚的兴趣，尤其是在面对海量的多媒体数据时，如何有效地访问和管理这些信息，成为了一个亟待解决的难题。《Content-Based Access to Multimedia Information》这个书名，精准地抓住了这个核心挑战。它暗示了一种超越传统元数据和关键词匹配的检索方式，即深入到信息的“内容”本身进行理解和检索。我设想，这本书会带领我进入一个全新的信息检索世界，在这个世界里，计算机不再仅仅是机械地匹配文本字符串，而是能够“看懂”图像的色彩和构图，“听懂”声音的旋律和节奏，“理解”视频的场景和动作。这种能力将极大地提升信息检索的效率和准确性，尤其是在面对那些缺乏详细元数据或者描述性语言难以充分表达的多媒体内容时。我非常期待书中能够详细阐述“基于内容”的检索的核心技术和方法论，包括但不限于各种特征提取算法、相似度度量方法、以及高效的索引和检索机制。此外，我也希望书中能包含一些实际的应用案例，展示这种技术在不同领域的潜力，比如在数字图书馆、媒体资产管理、甚至智能监控等方面的应用。
评分在信息技术飞速发展的今天，我们每天都被海量的多媒体信息所包围，而如何从中高效地获取所需信息，已成为一项严峻的挑战。《Content-Based Access to Multimedia Information》这个书名，如同黑暗中的一盏明灯，为我指引了一个可能的新方向。它暗示了一种摆脱传统关键词检索束缚的全新方式，一种能够真正理解信息“内容”的智能检索。我一直对此类技术充满了好奇，因为传统的检索方式常常受限于人类的语言表达能力和对信息的标注深度。而“基于内容”的检索，则有望通过分析多媒体本身的内在属性，如图像的视觉特征、音频的声学特征、视频的动态模式等，来实现更精准、更个性化的信息获取。我迫不及待地想知道，书中是如何阐述这一理念的。它是否会详细介绍各种多媒体内容的特征提取技术？例如，对于图像，会讨论颜色、纹理、形状等特征的量化方式吗？对于视频，又会如何分析其时空信息？我尤其关心书中是否会涉及人工智能和机器学习在内容理解中的应用，比如卷积神经网络、循环神经网络等先进模型，是如何被用来解析多媒体内容的语义信息的。这本书无疑为我打开了一扇通往未来信息检索大门。
评分这本书的名字《Content-Based Access to Multimedia Information》给我一种强烈的预感，它将是理解现代信息检索技术的一把关键钥匙。在如今这个充斥着图片、视频、音频等非结构化数据的数字时代，我们越来越依赖于能够深入理解这些信息本质的工具。传统的检索方式，如依靠人工标注的关键词，往往显得捉襟见肘，尤其是在处理复杂和多样化的多媒体内容时。因此，“基于内容”的访问方式，即直接从信息的内在属性进行检索，具有巨大的吸引力。我对此非常好奇，这本书会如何解释“内容”的含义，又会介绍哪些技术来量化和理解这些内容。例如，对于图像，它会讨论如何提取颜色、纹理、形状等视觉特征吗？对于视频，又会如何捕捉其动态信息和场景变化？我更期待的是，书中是否会深入探讨人工智能和机器学习在这个过程中的作用，例如利用深度学习模型来自动识别图像中的物体、场景，或者理解视频中的事件。这本书的出现，无疑为我提供了一个深入了解如何让机器真正“理解”多媒体信息的绝佳机会，从而为我未来的研究和实践带来新的启发。
评分最近我一直在思考如何更有效地组织和检索我们日常接触到的海量信息，特别是那些非文本形式的信息，比如图片、视频和音频。《Content-Based Access to Multimedia Information》这个书名，就像为我量身定做的一样，立刻引起了我的高度关注。它直接点出了问题的核心，即如何绕过传统意义上的“标签”和“关键词”，而直接从信息本身的“内容”出发，来进行访问和检索。我脑海中浮现出各种可能性，比如，我上传一张照片，然后系统能够根据照片中的内容，找到其他相似的图片，而不需要我预先知道任何描述性的词语。或者，我描述一段旋律，系统就能精准地找到与之匹配的音乐片段。这种基于内容的检索方式，无疑是信息技术发展的一个重要方向，能够极大地解放我们的思维，让我们能够以一种更直观、更高效的方式与信息互动。我非常渴望了解书中是如何实现这一目标的，它会介绍哪些具体的算法和技术？例如，如何将复杂的图像、音频、视频信息转化为计算机能够理解和处理的“特征”？又如何通过这些特征来计算“相似度”并进行高效的检索？
评分当我最近在书店里无意间瞥见《Content-Based Access to Multimedia Information》这本书时，我的目光就再也无法从它身上移开。我一直对信息是如何被组织、存储和检索的技术着迷，尤其是在如今这个多媒体信息爆炸的时代，如何从海量的图片、视频、音频中高效地找到自己想要的内容，已成为一项巨大的挑战。传统的基于关键词的检索方式，虽然在一定程度上解决了问题，但在面对复杂、非结构化的多媒体数据时，往往显得力不从心。这本书的名字，恰恰点出了我内心深处的这种需求——“基于内容”的访问，这意味着我们不再仅仅依赖于人工输入的标签，而是能够让计算机真正“理解”信息的内在含义。我非常好奇书中会如何阐述这一理念，它会介绍哪些具体的技术来实现这种“理解”？例如，对于图像，是否会讲解如何从像素的颜色、纹理、形状等视觉特征入手？对于视频，又会如何分析其时空信息和运动模式？我尤其期待书中能够深入探讨人工智能和机器学习在多媒体内容理解中的应用，比如深度学习模型如何帮助计算机识别图像中的物体、场景，甚至理解视频中的事件。这本书无疑为我提供了一个深入了解这个前沿领域绝佳的机会。
评分我一直对信息组织和检索领域抱有浓厚的兴趣，尤其是在面对日益增长的多媒体数据时，如何有效地访问和管理这些信息，成为了一个亟待解决的问题。《Content-Based Access to Multimedia Information》这个书名，精准地抓住了这个核心挑战。它暗示了一种超越传统元数据和关键词匹配的检索方式，即深入到信息的“内容”本身进行理解和检索。想象一下，不再是依赖人工输入的标签，而是系统能够“看懂”图片，“听懂”声音，“理解”视频，从而进行精准匹配，这绝对是信息检索领域的一次飞跃。我非常好奇书中会探讨哪些具体的技术和方法。是会涉及图像的特征提取，如颜色直方图、纹理描述，还是会深入到更复杂的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）在图像内容理解中的应用？对于音频和视频，它又会如何解析其内在的模式和信息？我期望这本书能提供一个系统性的框架，解释“基于内容”的检索是如何运作的，包括数据预处理、特征提取、相似度计算以及检索结果的排序等关键环节。此外，我也希望书中能包含一些实际的应用案例，展示这种技术在不同领域的潜力，比如在数字图书馆、媒体资产管理、甚至智能监控等方面的应用。
评分这本书的封面设计就充满了吸引力，那种略带复古又兼具现代感的排版，让我立刻对它产生了浓厚的兴趣。我一直对信息如何被组织和检索非常着迷，尤其是在多媒体信息爆炸的今天，如何能够有效地从海量内容中找到自己真正需要的东西，这绝对是一个挑战。想象一下，如果我正在寻找某个特定主题的图片，但苦于不知道关键词，只能大海捞针，那将是多么令人沮丧的事情。这本书的名字《Content-Based Access to Multimedia Information》精准地触及了我内心深处的这种渴望，它承诺提供一种更智能、更深入的解决方案，不仅仅是基于标签或者元数据，而是真正理解内容的本质。《Content-Based Access to Multimedia Information》这个名字本身就暗示了一种更加高级的信息检索方式，它不是简单地让你输入几个关键词然后返回一堆相似的标签，而是要深入到信息的“内容”本身，去理解它的含义、它的特征。这对于那些在学术研究、创意设计、或者仅仅是想深入了解某个领域的读者来说，无疑是一剂强心针。我期待这本书能够揭示那些不为人知的检索奥秘，让我能够以一种全新的视角去审视我所接触到的各种多媒体信息，并且掌握一种能够事半功倍的强大工具。我迫不及待地想翻开它，看看里面究竟蕴藏着怎样的智慧和方法，能够将“内容”的力量发挥到极致，让信息检索不再是枯燥的关键词匹配，而是充满智慧的探索过程。
评分当我看到《Content-Based Access to Multimedia Information》这个书名时，内心涌起了一股强烈的探索欲。我们身处一个多媒体信息爆炸的时代，无论是个人还是组织，都面临着如何有效地从海量数据中挖掘价值的难题。传统的基于元数据或关键词的检索方式，虽然在一定程度上解决了问题，但其局限性也日益凸显，往往难以捕捉到信息深层次的含义和关联。《Content-Based Access to Multimedia Information》这个名字，则精准地指向了一种更具智慧和潜力的解决方案——即深入理解信息的“内容”本身。我设想，这本书会带领我走进一个全新的世界，在这个世界里，计算机不再仅仅是机械地匹配字符串，而是能够“看懂”图像的构图和色彩，“听懂”音乐的旋律和节奏，“理解”视频的场景和动作。这种能力将极大地提升信息检索的效率和准确性，尤其是在面对那些缺乏详细元数据或者描述性语言难以充分表达的多媒体内容时。我非常期待书中能够详细阐述“基于内容”的检索的核心技术和方法论，包括但不限于各种特征提取算法、相似度度量方法、以及高效的索引和检索机制。
评分我最近在寻找关于如何优化图像识别算法的书籍，而《Content-Based Access to Multimedia Information》这个标题立刻引起了我的注意。在信息技术日新月异的今天，多媒体信息的爆炸式增长对信息检索和管理提出了前所未有的挑战。传统的基于关键词的检索方式，在面对海量的图像、视频、音频等非结构化数据时，显得力不从心。这本书似乎提供了一种全新的思路，即“基于内容”的检索，这让我非常兴奋。我设想，它可能会深入探讨如何从图像的像素信息、颜色分布、纹理特征，或者视频的运动模式、场景变化，甚至音频的声纹、音调等内在属性来理解和检索信息。这种方法理论上能够实现更精准、更智能的检索，摆脱对人工标注和元数据的过度依赖。我对于书中可能涉及到的算法、模型，以及它们在实际应用中的案例非常感兴趣。例如，它是否会介绍一些先进的机器学习技术，如深度学习在内容理解中的应用？它是否会讨论如何构建一个能够自动分析和理解多媒体内容的庞大数据库？这些问题都在我的脑海中萦绕。我希望这本书能够为我提供扎实的理论基础和实用的技术指导，帮助我理解并掌握内容理解在多媒体信息检索中的核心作用，从而为我的研究项目找到新的突破口。
评分在信息技术日新月异的今天，多媒体信息的爆炸式增长对传统的检索方式提出了严峻的挑战。《Content-Based Access to Multimedia Information》这个书名，如同沙漠中的绿洲，为我提供了一种解决问题的希望。我一直对如何让计算机“理解”并“认识”图像、视频、音频等信息感到着迷，而“基于内容”的访问方式，正是实现这一目标的关键。传统的检索依赖于人工标注的元数据，这不仅耗时耗力，而且往往不够全面和精确。想象一下，如果我们可以直接通过图片的视觉元素，或者视频的动作模式，甚至音频的声学特征来进行检索，那将是多么强大的能力。这本书的出现，无疑为我打开了探索这一领域的大门。我迫切地想知道，书中会介绍哪些具体的算法和技术，来从多媒体的“内容”本身提取有用的信息。例如，对于图像，会探讨如何分析颜色、纹理、形状等视觉特征吗？对于视频，又会如何解析其时空信息和运动轨迹？我尤其期待书中能够深入讲解人工智能和机器学习在多媒体内容理解中的应用，比如深度学习模型如何帮助计算机识别图像中的物体、场景，甚至理解视频中的故事情节。
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