Fu | Human-Centered Social Media Analytics | Buch | 978-3-319-05490-2 | sack.de

Buch, Englisch, 208 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 4956 g

Fu

Human-Centered Social Media Analytics


2014
ISBN: 978-3-319-05490-2
Verlag: Springer International Publishing

Buch, Englisch, 208 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 4956 g

ISBN: 978-3-319-05490-2
Verlag: Springer International Publishing


This book provides a timely and unique survey of next-generation social computational methodologies. The text explains the fundamentals of this field, and describes state-of-the-art methods for inferring social status, relationships, preferences, intentions, personalities, needs, and lifestyles from human information in unconstrained visual data. Topics and features: includes perspectives from an international and interdisciplinary selection of pre-eminent authorities; presents balanced coverage of both detailed theoretical analysis and real-world applications; examines social relationships in human-centered media for the development of socially-aware video, location-based, and multimedia applications; reviews techniques for recognizing the social roles played by people in an event, and for classifying human-object interaction activities; discusses the prediction and recognition of human attributes via social media analytics, including social relationships, facial age and beauty, and occupation.

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Research


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Weitere Infos & Material


Part I: Social Relationships in Human-Centered Media.- Bridging Human-Centered Social Media Content across Web Domains.- Learning Social Relations from Videos.- Community Understanding in Location-Based Social Networks.- Social Role Recognition for Human Event Understanding.- Integrating Randomization and Discrimination for Classifying Human-Object Interaction Activities.- Part II: Human Attributes in Social Media Analytics.- Recognizing People in Social Context.- Female Facial Beauty Attribute Recognition and Editing.- Facial Age Estimation.- Identity and Kinship Relations in Group Pictures.- Recognizing Occupations through Probabilistic Models.



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