دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Suman Kumar Swarnkar & J P Patra & Sapna Singh Kshatri & Yogesh Kumar Rathore & Tien Anh Tran
سری:
ISBN (شابک) : 9781119775621, 9781119879688
ناشر: WILEY
سال نشر: 2024
تعداد صفحات: 541
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 8 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Supervised and Unsupervised Data Engineering for Multimedia Data به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مهندسی داده نظارت شده و بدون نظارت برای داده های چند رسانه ای نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
Table of Contents Series Page Title Page Copyright Page Dedication Book Description List of Figures List of Tables Preface 1 SLRRT: Sign Language Recognition in Real Time 1.1 Introduction 1.2 Literature Survey 1.3 Model for Sign Recognition Language 1.4 Experimentation 1.5 Methodology 1.6 Experimentation Results 1.7 Conclusion Future Scope References 2 Unsupervised/Supervised Feature Extraction and Feature Selection for Multimedia Data (Feature extraction with feature selection for Image Forgery Detection) 2.1 Introduction 2.2 Problem Definition 2.3 Proposed Methodology 2.4 Experimentation and Results 2.5 Feature Selection & Pre-Trained CNN Models Description 2.6 BAT ELM Optimization Results Conclusion Declarations Consent for Publication Conflict of Interest Acknowledgement References 3 Multimedia Data in Healthcare System 3.1 Introduction 3.2 Recent Trends in Multimedia Marketing 3.3 Challenges in Multimedia 3.4 Opportunities in Multimedia 3.5 Data Visualization in Healthcare 3.6 Machine Learning and its Types 3.7 Health Monitoring and Management System Using Machine Learning Techniques 3.8 Health Monitoring Using K-Prototype Clustering Methods 3.9 AI-Based Robotics in E-Healthcare Applications Based on Multimedia Data 3.10 Future of AI in Health Care 3.11 Emerging Trends in Multimedia Systems 3.12 Discussion References 4 Automotive Vehicle Data Security Service in IoT Using ACO Algorithm Introduction Literature Survey System Design Result and Discussion Conclusion References 5 Unsupervised/Supervised Algorithms for Multimedia Data in Smart Agriculture 5.1 Introduction 5.2 Background 5.3 Applications of Machine Learning Algorithms in Agriculture References 6 Secure Medical Image Transmission Using 2-D Tent Cascade Logistic Map 6.1 Introduction 6.2 Medical Image Encryption Using 2D Tent and Logistic Chaotic Function 6.3 Simulation Results and Discussion 6.4 Conclusion Acknowledgement References 7 Personalized Multi-User-Based Movie and Video Recommender System: A Deep Learning Perspective 7.1 Introduction 7.2 Literature Survey on Video and Movie Recommender Systems 7.3 Feature-Based Solutions for Movie and Video Recommender Systems 7.4 Fusing: EF – (Early Fusion) and LF – (Late Fusion) 7.5 Experimental Setup 7.6 Conclusions References 8 Sensory Perception of Haptic Rendering in Surgical Simulation Introduction Methodology Background Related Work Application Case Study Future Scope Result Conclusion Acknowledgement References 9 Multimedia Data in Modern Education Introduction to Multimedia Traditional Learning Approaches Applications of Multimedia in Education Conclusion References 10 Assessment of Adjusted and Normalized Mutual Information Variants for Band Selection in Hyperspectral Imagery Introduction Test Datasets Methodology Statistical Accuracy Investigations Results and Discussion Conclusion References 11 A Python-Based Machine Learning Classification Approach for Healthcare Applications Introduction Methodology Discussion References 12 Supervised and Unsupervised Learning Techniques for Biometric Systems Introduction Various Biometric Techniques Major Biometric-Based Problems from a Security Perspective Supervised Learning Methods for Biometric System Unsupervised Learning Methods for Biometric System Conclusion References About the Editors Index Also of Interest End User License Agreement