PUBLICANDO ANOTAÇÕES DE DADOS MULTIMÍDIA ADVINDA DA DEEP WEB

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: ALEXANDER ARTURO MERA CARABALLO
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23714@1
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Resumo: Nos últimos anos, temos assistido um enorme crescimento de dados multimídia na Web. Novas tecnologias de menor custo e maior largura de banda têm permitido que a Web evolua para um formato multimídia. No entanto, a falta de ferramentas que podem tornar o formato multimídia disponível na Web nos levou a um conjunto de dados não-pesquisável e não indexável da Web, também conhecido como Deep Web. Desta forma, esta dissertação aborda o problema de como publicar conteúdo de áudio e vídeo na Web. Apresentamos uma ferramenta e uma nova abordagem que facilita a indexação e recuperação dos objetos com a ajuda das maquinas de busca tradicionais. A ferramenta gera automaticamente páginas Web estáticas que descrevem o conteúdo dos objetos e organizar esse conteúdo para facilitar a localização de segmentos do áudio ou vídeo que correspondem às descrições. As páginas Web estáticas podem ser traduzidos para outras línguas para atingir outras populações de usuários. Um processo de anotação também é realizado para incorporar dados legíveis pelas máquinas nas páginas Web. A dissertação também apresenta um experimento completo, publicando objetos de aprendizagem baseados em áudio e vídeo para avaliar a eficácia da abordagem.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPUBLICANDO ANOTAÇÕES DE DADOS MULTIMÍDIA ADVINDA DA DEEP WEB PUBLISHING ANNOTATED MULTIMEDIA DEEP WEB DATA 2012-04-03MARCO ANTONIO CASANOVA29997810759lattes.cnpq.br/0400232298849115MARCO ANTONIO CASANOVA29997810759lattes.cnpq.br/0400232298849115MARCO ANTONIO CASANOVAMARCO ANTONIO CASANOVALUIZ ANDRE PORTES PAES LEMELUIZ ANDRE PORTES PAES LEMEANTONIO LUZ FURTADO06097684762lattes.cnpq.br/8951921655393365ALEXANDER ARTURO MERA CARABALLOPONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROPPG EM INFORMÁTICAPUC-RioBRNos últimos anos, temos assistido um enorme crescimento de dados multimídia na Web. Novas tecnologias de menor custo e maior largura de banda têm permitido que a Web evolua para um formato multimídia. No entanto, a falta de ferramentas que podem tornar o formato multimídia disponível na Web nos levou a um conjunto de dados não-pesquisável e não indexável da Web, também conhecido como Deep Web. Desta forma, esta dissertação aborda o problema de como publicar conteúdo de áudio e vídeo na Web. Apresentamos uma ferramenta e uma nova abordagem que facilita a indexação e recuperação dos objetos com a ajuda das maquinas de busca tradicionais. A ferramenta gera automaticamente páginas Web estáticas que descrevem o conteúdo dos objetos e organizar esse conteúdo para facilitar a localização de segmentos do áudio ou vídeo que correspondem às descrições. As páginas Web estáticas podem ser traduzidos para outras línguas para atingir outras populações de usuários. Um processo de anotação também é realizado para incorporar dados legíveis pelas máquinas nas páginas Web. A dissertação também apresenta um experimento completo, publicando objetos de aprendizagem baseados em áudio e vídeo para avaliar a eficácia da abordagem.In recent years, we witnessed a huge growth of multimedia data on the Web. New lower-cost technologies and greater bandwidth allowed the Web to evolve into a multimedia format. However, the lack of tools that can make multimedia format easily accessible on the Web led us to a non-searchable and non-indexable data of the Web, also known as Deep Web. In line with these observations, this dissertation addresses the problem of how to publish audio and video content on the Web. We present a tool and a novel approach that facilitates the indexing and retrieval of the objects with the help of traditional search engines. The tool automatically generates static Web pages that describe the content of the objects and organize this content to facilitate locating segments of the audio or video which correspond to the descriptions. The static Web pages can be translated to others languages to reach other user populations. An annotation process is also performed to embed machine-readable data into the Web pages. The dissertation also presents an in-depth experiment, publishing learning objects based on audio and video, to assess the efficacy of the technique.PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROCOORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIORPROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICAhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23714@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23714@2engreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-11-01T13:22:43Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:23714Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342019-08-26T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false
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