فایل ورد کامل بررسی داده کاوی چند رسانه ای

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل بررسی داده کاوی چند رسانه ای،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۰ صفحه

۴-نتیجه گیری

داده کاوی چند رسانه ای، کاوش داده های تصویر، کاوش داده های صوتی و کاوش داده های ویدیویی زیر شاخه ای از کاوش داده های چند رسانه ای میباشند که بر اساس نوع داده های چند رسانه ای طبقه بندی می شوند. روش های کاوش داده های تصویر محور برای طبقه بندی محتوی تصویری، قطعه بندی و نسب دهی تصویر استفاده می شوند که در آن هر پیکسل هر تصویر، نقطه مرکزی تحقیق هر بلوک پیکسل است که یک برچسب کلاسی براورد شده را دارد. IDDM با درختان دارای طیف وسیعی از مجموعه ویژگی و تصویری است. با توجه به این که عنصر صوتی متشکل از کفتار، موسیفی و اثرات مختلف صوتی است، و یا ترکیبی از این ها، قابلیت های تفکیک کنندگی بالا برای مجموعه ویژگی های مورد استفاده نیاز است. موتور جست و جو یک تشخیص گر کفتار استاندارد و صحیح است که از چند زبان پشتیبانی کرده و تشخیص گفتار را بر روی داده های صوتی از منبع صوتی انجام می دهد. ما از روابط ویدیویی برای ساخت ساختار طبقه بندی ویدیویی دانش محور استفاده می شود که از مدیریت و دسترسی دیتابیس ویدیویی کارامد پشتیبانی می کند. در کاوش داده های ویدیویی، برخی از تغییرات قبل از شروع کاوش داده های ویدیویی نیاز است.

عنوان انگلیسی:A Survey on Multimedia Data Mining~~en~~

۴ Conclusions

Image data mining, Audio data mining and Video data mining are the sub branches of the multimedia data mining, classified according to the multimedia data type used. Image-driven data mining methods are described for image content segmentation, classification, and attribution, where each pixel location of an image-under-analysis is the centre point of a pixel-block query that returns an estimated class label. IDDM with trees has been demonstrated variety of image types and feature sets. In view of the fact that an audio element can consist of speech, music, various audio effects, or any combination of these, high discriminative capabilities are required for the used feature set. Speech Engine is an accurate, standards-based speech recognizer that supports multiple languages and can perform speech recognition on audio data from any audio source. We have used video associations to construct a knowledge based video indexing structure to support efficient video database management and access. In video data mining some video transformations are required before starting the actual mining of video data.

$$en!!