Minería Multimedia Minería de datos NO estructurados (Textos, Imágenes, Audios y Videos)
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- Héctor Álvarez Giménez
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1 Minería Multimedia Minería de datos NO estructurados (Tetos, Imágenes, Audios y Videos) Ana Isabel Oviedo Docente Universidad Pontificia Bolivariana ana.oviedo@upb.edu.co Medellín, noviembre 13 de 2014
2 Minería Multimedia Minería de datos NO estructurados (Tetos, Imágenes, Audios y Videos) Ana Isabel Oviedo Docente Universidad Pontificia Bolivariana ana.oviedo@upb.edu.co Medellín, noviembre 13 de 2014
3 De la Minería de Datos a la Minería Multimedia
4 Minería de Datos Etracción de conocimiento a partir de fuentes masivas de datos. Bases de Datos Estadística Inteligencia Artificial Visualización Transformar datos en conocimiento! Imagen:
5 Tipos de Análisis en Minería de Datos Análisis Predictivo Análisis Descriptivo Predecir riesgos Predecir activación de nuevos clientes Series de tiempo Predecir inventario Perfil de los clientes Segmentación de productos Detección de anomalías Detección de reglas que condicionen la venta Imagen:
6 Análisis Predictivo Predicción Discreta o Clasificación Estudio de categorías pre-definidas para catalogar cada nuevo elemento en alguna de las clases dadas. Predicción Continua Estudio de datos numéricos estimados con el objetivo de predecir un evento futuro.
7 Análisis Descriptivo Clustering Organizar una población de datos heterogénea en un número de clúster homogéneos. Asociación Identificar los elementos que tienen algún nivel de asociación a otros elementos por medio de reglas.
8 Técnicas en la Minería de Datos Análisis Predictivo Clasificación Predicción Análisis Descriptivo Clustering Asociación
9 Técnicas en la Minería de Datos
10 Tareas Realizadas por Plataformas de Minería de Datos
11 Tareas Realizadas por Plataformas de Minería de Datos Análisis de Correlaciones
12 pero Qué pasa con los datos NO estructurados?
13 Datos Esperados en Internet Fuente: Cisco Systems 2014 Cisco visual networking inde, junio
14 Necesidad: Plataformas para Minería Multimedia
15 Asociación Minería Multimedia Tetos Clasificación Imágenes Predicción Clustering Audios Videos
16 Minería Multimedia Tetos Imágenes Audios Videos
17 Minería Multimedia Tetos Imágenes Indeamiento Audios Videos
18 Minería Multimedia Minería de Tetos Minería de Imágenes Minería de Audios Minería de Videos Minería de Objetos Multimedia Complejos
19 Minería Multimedia Minería de Tetos Minería de Imágenes Minería de Audios Minería de Videos Minería de Objetos Multimedia Complejos
20 Minería de Tetos
21 Indeamiento de Teto Bolsa de Palabras: (1) Eliminar stopwords. (2) Reducir las palabras a las raíces. (3) Calcular vector de características.
22 Bolsa de Palabras: Indeamiento de Teto (1) Eliminar stopwords.
23 Bolsa de Palabras: Indeamiento de Teto (1) Eliminar stopwords. (2) Reducir las palabras a las raíces.
24 Bolsa de Palabras: Indeamiento de Teto (1) Eliminar stopwords. (2) Reducir las palabras a las raíces. (3) Calcular vector de características Frecuencia: tf
25 Bolsa de Palabras: Indeamiento de Teto (1) Eliminar stopwords. (2) Reducir las palabras a las raíces. (3) Calcular vector de características idf ( t i ) D log df ( t i )
26 Bolsa de Palabras: Indeamiento de Teto (1) Eliminar stopwords. (2) Reducir las palabras a las raíces. (3) Calcular vector de características
27 Minería de Tetos tf tf - idf
28 Aplicaciones de la Minería de Tetos Análisis Predictivo Análisis Descriptivo Imagen:
29 Minería Multimedia Minería de Tetos Minería de Imágenes Minería de Audios Minería de Videos Minería de Objetos Multimedia Complejos
30 Minería de Imágenes
31 Indeamiento de las Imágenes RGB CMYK: Cian - Magenta - Amarillo - Negro HSB: Matiz - Saturación Brillo YUV: Luminocidad Crominancia
32 Indeamiento de las Imágenes Características de Color: describen la distribución de color de una imagen, construyendo un histograma de frecuencias en diferentes espacios de color (RBG, YUV, y HSB). Imagen:
33 Indeamiento de las Imágenes Características de Tetura: Caracterizan regiones homogéneas indicando suavidad, rugosidad o regularidad de una región de la imágen. Entropía: medida de la aleatoriedad en la matriz de coocurrencias. Energía: desviación típica de las sub-imágenes. Contraste: variaciones bruscas de color. Correlación: relación lineal entre intensidades de color.
34 Indeamiento de las Imágenes Características Lógicas: Contienen información acerca de los objetos en las imágenes. Tamaño: área, perímetro, altura máima, anchura máima, etc. Forma: curvatura, circularidad, rectangularidad, contorno, etc.
35 Minería de Imágenes Características de Color Características de Tetura Características Lógicas
36 Aplicaciones de la Minería de Imágenes Análisis Predictivo Análisis Descriptivo Imagen: Imagen:
37 Minería Multimedia Minería de Tetos Minería de Imágenes Minería de Audios Minería de Videos Minería de Objetos Multimedia Complejos
38 Minería de Audios Imagen:
39 Indeamiento de Audio Características de bajo nivel: analizan características acústicas en el dominio del tiempo y en el dominio de la frecuencia. Dominio del tiempo Energy Zero crossing rate Silence ratio Dominio de la frecuencia Pitch Mel-frequency cepstral coefficients Linear prediction coefficients Imagen:
40 Indeamiento de Audio Características de nivel intermedio: sonidos específicos de objetos. están asociadas a Características de nivel alto: establecen modelos semánticos en las diferentes escenas del audio. Sonidos de la naturaleza Música Personas hablando Carros
41 Minería de Audios Características acústicas Características de objetos Características semánticas
42 Aplicaciones de la Minería de Audios Análisis Predictivo Análisis Descriptivo Imagen: Imagen:
43 Minería Multimedia Minería de Tetos Minería de Imágenes Minería de Audios Minería de Videos Minería de Objetos Multimedia Complejos
44 Imagen: Minería de Videos
45 Indeamiento de Video Características de Imágenes: Etraer características de frames imágenes estáticas como color y tetura. Etraer características de shots escenas relacionadas con aspectos temporales como varianza y movimiento.
46 Minería de Videos Características de teto Características de imágenes Características de audio
47 Aplicaciones de la Minería de Videos Análisis Predictivo Análisis Descriptivo Imagen: Imagen:
48 Minería Multimedia Minería de Tetos Minería de Imágenes Minería de Audios Minería de Videos Minería de Objetos Multimedia Complejos
49 Desafío de la Minería Multimedia Objetos Multimedia Complejos
50 Ejemplo 1: Página Web
51 Ejemplo 2: Objeto de Aprendizaje
52 Ejemplo 3: Programa de TV Digital Imagen:
53 Minería de Objetos Multimedia Complejos
54 Indeamiento de Objetos Multimedia Complejos Tet data
55 Minería de Objetos Multimedia Complejos Concatenar todas las características en un vector:
56 Minería de Objetos Multimedia Complejos Establecer una medida de similitud integrada: Similitud (teto) Similitud (img) Similitud (audio) Similitud (video) Objeto i Objeto j
57 Minería de Objetos Multimedia Complejos Implementar sistemas de votación: Análisis Predictivo Análisis Descriptivo
58 Caso de Estudio Académico: Clustering de Videos (Objetos Multimedia Complejos)
59 Clustering de Videos Se evaluó la colección de videos del Workshop MediaEval 2011, la cual contiene 247 videos distribuidos en 26 clases.
60 Clustering de Videos Cada video tiene la siguiente información: Metadatos (título, descripción, etiquetas, creador) Transcripción de voz Imágenes principales (una imagen por escena) Los idiomas de los videos son: Inglés Francés Español Holandés
61 61 Indeamiento de los Videos Asr: características de la transcripción de voz. Img: características de las imágenes (keyframes). Audio: características acústicas. Meta: características de los metadatos.
62 Clustering de Videos Enfoque Concatenación de características en un vector. % Etiquetas Correctas 23,1 Medida de similitud integrada 20,4 Sistema de votación de clustering. 30,7
63 Otros Casos de Estudio Académico: Identificación de Páginas Web Pornográficas Minería de Imágenes Georeferenciadas Reglas de Asociación para documentos de teto Minería de imágenes médicas Análisis de recolección de frutos
64 Conclusión Plataforma de Minería Multimedia!!
65 Gracias!!
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