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Using Audio and Video Features to Classify the Most Dominant Person in a Group Meeting

2007
Reports

Résumé

The automated extraction of semantically meaningful information from multi-modal data is becoming increasingly necessary due to the escalation of captured data for archival. A novel area of multi-modal data labelling, which has received relatively little attention, is the automatic estimation of the most dominant person in a group meeting. In this paper, we provide a framework for detecting dominance in group meetings using different audio and video cues. We show that by using a simple model for dominance estimation we can obtain promising results.

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2007
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Concepts associés (11)

Information extraction

Information extraction (IE) is the task of automatically extracting structured information from unstructured and/or semi-structured machine-readable documents and other electronically represented sources. In most of the cases this activity concerns processing human language texts by means of natural language processing (NLP). Recent activities in multimedia document processing like automatic annotation and content extraction out of images/audio/video/documents could be seen as information extraction Due to the difficulty of the problem, current approaches to IE (as of 2010) focus on narrowly restricted domains.

Extraction de connaissances

L'extraction de connaissances est le processus de création de connaissances à partir d'informations structurées (bases de données relationnelles, XML) ou non structurées (textes, documents, images). Le résultat doit être dans un format lisible par les ordinateurs. Le groupe RDB2RDF W3C est en cours de standardisation d'un langage d'extraction de connaissances au format RDF à partir de bases de données. En français on parle d'« extraction de connaissances à partir des données » (ECD).

Semantic parsing

Semantic parsing is the task of converting a natural language utterance to a logical form: a machine-understandable representation of its meaning. Semantic parsing can thus be understood as extracting the precise meaning of an utterance. Applications of semantic parsing include machine translation, question answering, ontology induction, automated reasoning, and code generation. The phrase was first used in the 1970s by Yorick Wilks as the basis for machine translation programs working with only semantic representations.

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