Multimedia content is ubiquitous in

Multimedia content is ubiquitous in software all around us, including in our phones,of course. We are interested in this subject from a computer science and engineering point of view, and we are also interested in making interactive applications (or “presentations”), using video editors such as Adobe Premiere or Cyberlink PowerDirector and still-image editors such as Adobe Photoshop in the first instance, but then combining the resulting resources into interactive programs by making use of “authoring” tools such as Flash and Director that can include sophisticated programming.Multimedia often generates problems and considerations that have a more general computer science flavor. For example, most cameras now are smart enough to find faces (with reasonable success)—but just recently such a task was firmly in the domain of Computer Vision, i.e., a branch of Artificial Intelligence dealing with trying to understand image content. So such more basic concerns do impact multimedia as it now appears in products, and will tend to increasingly influence the field. Continuing in the Computer Vision direction, a camera owner might be encouraged to think like a computer scientist and ask “What is going on in an image?” A less high-level question is “Where has this image been taken?” (scene recognition), or “Does the image contain a particular object?” (object classification). A still quite difficult question is “Where is an object of interest?” (object detection). And a lower level question might be “Which object does each pixel belong to?” (image segmentation). Thus it does not take long before we find ourselves fully engaged in a classic Computer Vision hierarchy of high-level to detailed description of an image, with scene recognition at the top and image segmentation at the bottom. In this text, we take a moderate approach to difficulty level, and do not presume to answer such sophisticated questions as those posed above. Nonetheless, studying the fundamentals of the multimedia problem is indeed a fruitful concern and our aim in the book is to give readers the tools they would need to eventually tackle such difficult questions, for example in a work situation.

Kết quả (Việt) 1:

Nội dung đa phương tiện là phổ biến trong các phần mềm tất cả xung quanh chúng ta, bao gồm cả trong điện thoại của chúng tôi, tất nhiên. Chúng tôi đang quan tâm đến chủ đề này từ một máy tính khoa học và kỹ thuật góc độ khác, và chúng tôi cũng quan tâm đến làm cho tương tác ứng dụng (hoặc "trình bày"), bằng cách sử dụng các biên tập video chẳng hạn như Adobe Premiere hoặc Cyberlink PowerDirector và biên tập vẫn còn hình ảnh như Adobe Photoshop trong trường hợp đầu tiên, nhưng sau đó kết hợp các nguồn lực kết quả vào các chương trình tương tác bằng cách sử dụng "authoring" công cụ như đèn Flash và giám đốc có thể bao gồm lập trình phức tạp.Đa phương tiện thường tạo ra vấn đề và cân nhắc có một hương vị khoa học máy tính tổng quát hơn. Ví dụ, hầu hết các camera bây giờ là đủ thông minh để tìm khuôn mặt (với hợp lý thành công) — nhưng chỉ gần đây như vậy là một nhiệm vụ là vững chắc thuộc phạm vi của tầm nhìn máy tính, tức là, một chi nhánh của trí tuệ nhân tạo đối phó với cố gắng để hiểu nội dung hình ảnh. Vì vậy các mối quan tâm khác cơ bản ảnh hưởng đa phương tiện như nó bây giờ xuất hiện trong các sản phẩm, và sẽ có xu hướng ngày càng gây ảnh hưởng tới trường. Tiếp tục theo hướng máy tính tầm nhìn, một chủ sở hữu máy ảnh có thể được khuyến khích để suy nghĩ như một nhà khoa học máy tính và hỏi "Những gì đang xảy ra trong một hình ảnh?" Một câu hỏi ít cao cấp là "Nơi có hình ảnh này được chụp?" (nhận dạng cảnh), hoặc "Có hình ảnh chứa một đối tượng cụ thể?" (phân loại đối tượng). Một câu hỏi vẫn còn khá khó khăn là "Ở đâu là một đối tượng quan tâm?" (phát hiện đối tượng). Và một câu hỏi cấp thấp hơn có thể là "đối tượng mà mỗi điểm ảnh thuộc về?" (hình ảnh phân khúc). Do đó, nó không mất lâu trước khi chúng tôi tìm thấy chính mình hoàn toàn tham gia vào một hệ thống phân cấp máy tính tầm nhìn cổ điển của cấp cao để các mô tả chi tiết của một hình ảnh, với cảnh công nhận tại phân đoạn đầu và hình ảnh ở dưới cùng. Trong văn bản này, chúng tôi có một cách tiếp cận vừa phải để mức độ khó khăn, và không đoán để trả lời những câu hỏi phức tạp như những người đặt ra ở trên. Tuy nhiên, nghiên cứu các nguyên tắc cơ bản của vấn đề đa phương tiện thực sự là một mối quan tâm hiệu quả và mục tiêu của chúng tôi trong cuốn sách là để cung cấp cho độc giả những công cụ mà họ cần để cuối cùng giải quyết những câu hỏi khó khăn, ví dụ: trong một tình huống làm việc.

Kết quả (Việt) 2:

Nội dung đa phương tiện phổ biến trong phần mềm tất cả các xung quanh chúng ta, kể cả trong điện thoại của chúng tôi, tất nhiên. Chúng tôi quan tâm đến chủ đề này từ một ngành khoa học máy tính và quan điểm kỹ thuật của xem, và chúng tôi cũng quan tâm đến việc ứng dụng tương tác (hoặc "thuyết trình"), sử dụng biên tập video như Adobe Premiere hoặc Cyberlink PowerDirector và vẫn còn hình ảnh biên tập viên như Adobe Photoshop trong trường hợp đầu tiên, nhưng sau đó kết hợp các nguồn tài nguyên kết quả vào các chương trình tương tác bằng cách sử dụng "authoring" công cụ như Flash và Giám đốc có thể bao gồm programming.Multimedia tinh vi thường tạo ra các vấn đề và cân nhắc rằng có một hương vị khoa học máy tính tổng quát hơn. Ví dụ, hầu hết các máy ảnh hiện nay có đủ thông minh để tìm khuôn mặt (với thành công hợp lý), nhưng chỉ gần đây công việc như vậy đã vững chắc trong lĩnh vực Computer Vision, tức là, một chi nhánh của trí tuệ nhân tạo đối phó với cố gắng để hiểu được nội dung hình ảnh. Vì vậy, như vậy mối quan tâm cơ bản hơn làm ảnh hưởng đến đa phương tiện như bây giờ xuất hiện trong các sản phẩm, và sẽ có xu hướng ngày càng ảnh hưởng đến lĩnh vực này. Tiếp tục theo hướng Computer Vision, chủ sở hữu một máy ảnh có thể được khuyến khích để suy nghĩ như một nhà khoa học máy tính và hỏi "Điều gì đang xảy ra trong một hình ảnh?" Một câu hỏi cấp cao hơn là "ở đâu có hình ảnh này được thực hiện?" (Công nhận cảnh ), hoặc "Có hình ảnh có chứa một đối tượng cụ thể không?" (phân loại đối tượng). Một câu hỏi vẫn còn khá khó khăn là "ở đâu là một đối tượng quan tâm?" (Phát hiện đối tượng). Và một câu hỏi cấp dưới có thể là "Những đối tượng này mỗi pixel thuộc về?" (Phân vùng ảnh). Vì vậy, nó không mất nhiều thời gian trước khi chúng ta thấy mình hoàn toàn tham gia vào một hệ thống phân cấp Computer Vision cổ điển của cấp cao để mô tả chi tiết của một hình ảnh, với sự công nhận cảnh tại các phân khúc trên và hình ảnh ở phía dưới. Trong văn bản này, chúng tôi có một cách tiếp cận trung bình đến mức độ khó khăn, và không tự coi mình trả lời như câu hỏi phức tạp như những người đặt ra ở trên. Tuy nhiên, nghiên cứu các nguyên tắc cơ bản của vấn đề đa phương tiện thực sự là một mối quan tâm và mục tiêu hiệu quả của chúng tôi trong cuốn sách là để cung cấp cho độc giả các công cụ mà họ cần để cuối cùng giải quyết câu hỏi khó khăn như vậy, ví dụ như trong một tình huống công việc.