Littérature scientifique sur le sujet « Multimodal processing »
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Articles de revues sur le sujet "Multimodal processing"
Ng, Vincent, et Shengjie Li. « Multimodal Propaganda Processing ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 13 (26 juin 2023) : 15368–75. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i13.26792.
Texte intégralSinke, Christopher, Janina Neufeld, Daniel Wiswede, Hinderk M. Emrich, Stefan Bleich et Gregor R. Szycik. « Multisensory processing in synesthesia — differences in the EEG signal during uni- and multimodal processing ». Seeing and Perceiving 25 (2012) : 53. http://dx.doi.org/10.1163/187847612x646749.
Texte intégralD'Ulizia, Arianna, Fernando Ferri et Patrizia Grifoni. « Generating Multimodal Grammars for Multimodal Dialogue Processing ». IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A : Systems and Humans 40, no 6 (novembre 2010) : 1130–45. http://dx.doi.org/10.1109/tsmca.2010.2041227.
Texte intégralBarricelli, Barbara Rita, Piero Mussio, Marco Padula et Paolo Luigi Scala. « TMS for multimodal information processing ». Multimedia Tools and Applications 54, no 1 (27 avril 2010) : 97–120. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-010-0527-x.
Texte intégralParsons, Aaron D., Stephen W. T. Price, Nicola Wadeson, Mark Basham, Andrew M. Beale, Alun W. Ashton, J. Frederick W. Mosselmans et Paul D. Quinn. « Automatic processing of multimodal tomography datasets ». Journal of Synchrotron Radiation 24, no 1 (1 janvier 2017) : 248–56. http://dx.doi.org/10.1107/s1600577516017756.
Texte intégralHoller, Judith, et Stephen C. Levinson. « Multimodal Language Processing in Human Communication ». Trends in Cognitive Sciences 23, no 8 (août 2019) : 639–52. http://dx.doi.org/10.1016/j.tics.2019.05.006.
Texte intégralFarzin, Faraz, Eric P. Charles et Susan M. Rivera. « Development of Multimodal Processing in Infancy ». Infancy 14, no 5 (1 septembre 2009) : 563–78. http://dx.doi.org/10.1080/15250000903144207.
Texte intégralZhang, Ge, Tianxiang Luo, Witold Pedrycz, Mohammed A. El-Meligy, Mohamed Abdel Fattah Sharaf et Zhiwu Li. « Outlier Processing in Multimodal Emotion Recognition ». IEEE Access 8 (2020) : 55688–701. http://dx.doi.org/10.1109/access.2020.2981760.
Texte intégralMetaxakis, Athanasios, Dionysia Petratou et Nektarios Tavernarakis. « Multimodal sensory processing in Caenorhabditis elegans ». Open Biology 8, no 6 (juin 2018) : 180049. http://dx.doi.org/10.1098/rsob.180049.
Texte intégralNock, Harriet J., Giridharan Iyengar et Chalapathy Neti. « Multimodal processing by finding common cause ». Communications of the ACM 47, no 1 (1 janvier 2004) : 51. http://dx.doi.org/10.1145/962081.962105.
Texte intégralThèses sur le sujet "Multimodal processing"
Cadène, Rémi. « Deep Multimodal Learning for Vision and Language Processing ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS277.
Texte intégralDigital technologies have become instrumental in transforming our society. Recent statistical methods have been successfully deployed to automate the processing of the growing amount of images, videos, and texts we produce daily. In particular, deep neural networks have been adopted by the computer vision and natural language processing communities for their ability to perform accurate image recognition and text understanding once trained on big sets of data. Advances in both communities built the groundwork for new research problems at the intersection of vision and language. Integrating language into visual recognition could have an important impact on human life through the creation of real-world applications such as next-generation search engines or AI assistants.In the first part of this thesis, we focus on systems for cross-modal text-image retrieval. We propose a learning strategy to efficiently align both modalities while structuring the retrieval space with semantic information. In the second part, we focus on systems able to answer questions about an image. We propose a multimodal architecture that iteratively fuses the visual and textual modalities using a factorized bilinear model while modeling pairwise relationships between each region of the image. In the last part, we address the issues related to biases in the modeling. We propose a learning strategy to reduce the language biases which are commonly present in visual question answering systems
Hu, Yongtao, et 胡永涛. « Multimodal speaker localization and identification for video processing ». Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2014. http://hdl.handle.net/10722/212633.
Texte intégralChen, Xun. « Multimodal biomedical signal processing for corticomuscular coupling analysis ». Thesis, University of British Columbia, 2014. http://hdl.handle.net/2429/45811.
Texte intégralSadr, Lahijany Nadi. « Multimodal Signal Processing for Diagnosis of Cardiorespiratory Disorders ». Thesis, The University of Sydney, 2017. http://hdl.handle.net/2123/17636.
Texte intégralElshaw, Mark. « Multimodal neural grounding of language processing for robot actions ». Thesis, University of Sunderland, 2005. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.420517.
Texte intégralFriedel, Paul. « Sensory information processing : detection, feature extraction, & ; multimodal integration ». kostenfrei, 2008. http://mediatum2.ub.tum.de/doc/651333/651333.pdf.
Texte intégralSadeghi, Ghandehari Soroush. « Multimodal signal processing in the peripheral and central vestibular pathways ». Thesis, McGill University, 2009. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=95559.
Texte intégralLes organes sensoriels vestibulaires de l’oreille interne détectent les mouvements de la tète dans r espace. Ces informations sont envoyées aux neurones vestibulaires centraux localises au niveau du tronc cérébral. A ce niveau convergent également d'autres signaux en provenance du cortex, du cervelet. de la moelle ainsi que de divers noyaux du tronc cérébral. Les études présentées ici ont pour but de comprendre le mode de codage et la nature des signaux générés par les neurones vestibulaires périphériques, ainsi que les capacités de traitement des neurones vestibulaires centraux. véritable centres d'intégration sensori-motrice. Ces travaux ont été conduits en condition physiologique et physiopathologique sur le modèle de la compensation vestibulaire. A r aide de mesures issues de la théorie de l'information, nous nous sommes tout d'abord intéresse aux codages effectues par Ies afférences vestibulaires régulières et irrégulières. Ces deux types neuronaux différent notamment par la variabilité de leur fréquence de décharge spontanée (bruit) et leurs sensibilités (signal). Nous avons montre que Ies fibres afférentes régulières utilisent un codage temporel alors que les fibres irrégulières fonctionnent essentiellement sur un codage en modulation de la fréquence, et ce d' autant mieux que les fréquences sont élevées, constituant ainsi de véritables détecteurs d'évènements. Nous avons ensuite étudie les réponses des afférences suite a une stimulation vestibulaire directe ou a une activation du « système efférent ». En conditions physiologiques, nous avons tout d'abord pu démontrer que le système efférent est bien fonctionneI chez le singe éveille. fr
Fateri, Sina. « Advanced signal processing techniques for multimodal ultrasonic guided wave response ». Thesis, Brunel University, 2015. http://bura.brunel.ac.uk/handle/2438/11657.
Texte intégralCaglayan, Ozan. « Multimodal Machine Translation ». Thesis, Le Mans, 2019. http://www.theses.fr/2019LEMA1016/document.
Texte intégralMachine translation aims at automatically translating documents from one language to another without human intervention. With the advent of deep neural networks (DNN), neural approaches to machine translation started to dominate the field, reaching state-ofthe-art performance in many languages. Neural machine translation (NMT) also revived the interest in interlingual machine translation due to how it naturally fits the task into an encoder-decoder framework which produces a translation by decoding a latent source representation. Combined with the architectural flexibility of DNNs, this framework paved the way for further research in multimodality with the objective of augmenting the latent representations with other modalities such as vision or speech, for example. This thesis focuses on a multimodal machine translation (MMT) framework that integrates a secondary visual modality to achieve better and visually grounded language understanding. I specifically worked with a dataset containing images and their translated descriptions, where visual context can be useful forword sense disambiguation, missing word imputation, or gender marking when translating from a language with gender-neutral nouns to one with grammatical gender system as is the case with English to French. I propose two main approaches to integrate the visual modality: (i) a multimodal attention mechanism that learns to take into account both sentence and convolutional visual representations, (ii) a method that uses global visual feature vectors to prime the sentence encoders and the decoders. Through automatic and human evaluation conducted on multiple language pairs, the proposed approaches were demonstrated to be beneficial. Finally, I further show that by systematically removing certain linguistic information from the input sentences, the true strength of both methods emerges as they successfully impute missing nouns, colors and can even translate when parts of the source sentences are completely removed
Fridman, Linnea, et Victoria Nordberg. « Two Multimodal Image Registration Approaches for Positioning Purposes ». Thesis, Linköpings universitet, Datorseende, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-157424.
Texte intégralLivres sur le sujet "Multimodal processing"
Renals, Steve, Herve Bourlard, Jean Carletta et Andrei Popescu-Belis, dir. Multimodal Signal Processing. Cambridge : Cambridge University Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1017/cbo9781139136310.
Texte intégralMaragos, Petros, Alexandros Potamianos et Patrick Gros, dir. Multimodal Processing and Interaction. Boston, MA : Springer US, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-76316-3.
Texte intégralRenals, Steve. Multimodal signal processing : Human interactions in meetings. Cambridge : Cambridge University Press, 2012.
Trouver le texte intégralThiran, Jean-Philippe, et Hervé Bourlard. Multimodal signal processing : Theory and applications for human-computer interaction. Amsterdam : Academic, 2010.
Trouver le texte intégralGavrilova, Marina L. Multimodal biometrics and intelligent image processing for security systems. Hershey, PA : Information Science Reference, 2013.
Trouver le texte intégral1959-, Grifoni Patrizia, dir. Multimodal human computer interaction and pervasive services. Hershey PA : Information Science Reference, 2009.
Trouver le texte intégralSappa, Angel D. Multimodal Interaction in Image and Video Applications. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2013.
Trouver le texte intégral1953-, Zimmer H. D., dir. Human memory : A multimodal approach. Seattle : Hogrefe & Huber Publishers, 1994.
Trouver le texte intégralAdams, Teresa M. Guidelines for the implementation of multimodal transportation location referencing systems. Washington, D.C : National Academy Press, 2001.
Trouver le texte intégralKühnel, Christine. Quantifying Quality Aspects of Multimodal Interactive Systems. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Multimodal processing"
Huang, Lihe. « Collecting and processing multimodal data ». Dans Toward Multimodal Pragmatics, 99–108. London : Routledge, 2021. http://dx.doi.org/10.4324/9781003251774-5.
Texte intégralGullberg, Marianne. « Studying Multimodal Language Processing ». Dans The Routledge Handbook of Second Language Acquisition and Psycholinguistics, 137–49. New York : Routledge, 2022. http://dx.doi.org/10.4324/9781003018872-14.
Texte intégralWaibel, Alex, Minh Tue Vo, Paul Duchnowski et Stefan Manke. « Multimodal Interfaces ». Dans Integration of Natural Language and Vision Processing, 299–319. Dordrecht : Springer Netherlands, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-009-1716-3_9.
Texte intégralRivet, Bertrand, et Jonathon Chambers. « Multimodal Speech Separation ». Dans Advances in Nonlinear Speech Processing, 1–11. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-11509-7_1.
Texte intégralNéel, Françoise D., et Wolfgang M. Minker. « Multimodal Speech Systems ». Dans Computational Models of Speech Pattern Processing, 404–30. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 1999. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-60087-6_34.
Texte intégralMaragos, Petros, Patrick Gros, Athanassios Katsamanis et George Papandreou. « Cross-Modal Integration for Performance Improving in Multimedia : A Review ». Dans Multimodal Processing and Interaction, 1–46. Boston, MA : Springer US, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-76316-3_1.
Texte intégralFerecatu, Marin, Nozha Boujemaa et Michel Crucianu. « Interactive Image Retrieval Using a Hybrid Visual and Conceptual Content Representation ». Dans Multimodal Processing and Interaction, 1–20. Boston, MA : Springer US, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-76316-3_10.
Texte intégralNeumayer, Robert, et Andreas Rauber. « Multimodal Analysis of Text and Audio Features for Music Information Retrieval ». Dans Multimodal Processing and Interaction, 1–17. Boston, MA : Springer US, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-76316-3_11.
Texte intégralPetrakis, Euripides G. M. « Intelligent Search for Image Information on the Web through Text and Link Structure Analysis ». Dans Multimodal Processing and Interaction, 1–17. Boston, MA : Springer US, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-76316-3_12.
Texte intégralPotamianos, Alexandros, et Manolis Perakakis. « IDesign Principles for Multimodal Spoken Dialogue Systems ». Dans Multimodal Processing and Interaction, 1–18. Boston, MA : Springer US, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-76316-3_13.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Multimodal processing"
Potamianos, Alexandros. « Cognitive Multimodal Processing ». Dans the 2014 Workshop. New York, New York, USA : ACM Press, 2014. http://dx.doi.org/10.1145/2666253.2666264.
Texte intégralJohnston, Michael. « Multimodal language processing ». Dans 5th International Conference on Spoken Language Processing (ICSLP 1998). ISCA : ISCA, 1998. http://dx.doi.org/10.21437/icslp.1998-278.
Texte intégralYang, Lixin, Genshe Chen, Ronghua Xu, Sherry Chen et Yu Chen. « Decentralized autonomous imaging data processing using blockchain ». Dans Multimodal Biomedical Imaging XIV, sous la direction de Fred S. Azar, Xavier Intes et Qianqian Fang. SPIE, 2019. http://dx.doi.org/10.1117/12.2513243.
Texte intégralBarricelli, Barbara Rita, Marco Padula et Paolo Luigi Scala. « TMS for Multimodal Information Processing ». Dans 2009 20th International Workshop on Database and Expert Systems Application. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/dexa.2009.34.
Texte intégralZhu, Junnan, Haoran Li, Tianshang Liu, Yu Zhou, Jiajun Zhang et Chengqing Zong. « MSMO : Multimodal Summarization with Multimodal Output ». Dans Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics, 2018. http://dx.doi.org/10.18653/v1/d18-1448.
Texte intégralDamian, Ionut, Michael Dietz, Frank Gaibler et Elisabeth André. « Social signal processing for dummies ». Dans ICMI '16 : INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMODAL INTERACTION. New York, NY, USA : ACM, 2016. http://dx.doi.org/10.1145/2993148.2998527.
Texte intégralKokkinidis, K., A. Stergiaki et A. Tsagaris. « Machine learning via multimodal signal processing ». Dans 2017 6th International Conference on Modern Circuits and Systems Technologies (MOCAST). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/mocast.2017.7937653.
Texte intégralOviatt, Sharon. « Multimodal system processing in mobile environments ». Dans the 13th annual ACM symposium. New York, New York, USA : ACM Press, 2000. http://dx.doi.org/10.1145/354401.354408.
Texte intégralKharinov, Mikhail V., et Aleksandr N. Bykov. « Data Structure for Multimodal Signal Processing ». Dans 2019 International Russian Automation Conference. IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/rusautocon.2019.8867769.
Texte intégralBangalore, Srinivas, et Michael Johnston. « Robust gesture processing for multimodal interaction ». Dans the 10th international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2008. http://dx.doi.org/10.1145/1452392.1452439.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Multimodal processing"
Gazzaniga, Michael S. Multimodal Interactions in Sensory-Motor Processing. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juin 1992. http://dx.doi.org/10.21236/ada255780.
Texte intégralHughes, H. C., P. A. Reuter-Lorenz, R. Fendrich, G. Nozawa et M. S. Gazzaniga. Multimodal Interactions in Sensory-Motor Processing. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, septembre 1990. http://dx.doi.org/10.21236/ada229111.
Texte intégralLewandowski, Lawrence J., Susan B. Hursh et David A. Kobus. Multimodal versus Unimodal Information Processing of Words. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, juillet 1985. http://dx.doi.org/10.21236/ada160517.
Texte intégralVarshney, Pramod K. Multimodal Signal Processing for Personnel Detection and Activity Classification for Indoor Surveillance. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, novembre 2013. http://dx.doi.org/10.21236/ada606602.
Texte intégralHamlin, Alexandra, Erik Kobylarz, James Lever, Susan Taylor et Laura Ray. Assessing the feasibility of detecting epileptic seizures using non-cerebral sensor. Engineer Research and Development Center (U.S.), décembre 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/42562.
Texte intégralLee, W. S., Victor Alchanatis et Asher Levi. Innovative yield mapping system using hyperspectral and thermal imaging for precision tree crop management. United States Department of Agriculture, janvier 2014. http://dx.doi.org/10.32747/2014.7598158.bard.
Texte intégralFederal Information Processing Standards Publication : detail specification for 62.5?m core diameter125-?m cladding diameter class IA multimode, graded-index optical waveguide fibers. Gaithersburg, MD : National Institute of Standards and Technology, 1989. http://dx.doi.org/10.6028/nist.fips.159.
Texte intégralFederal Information Processing Standards Publication : detail specification for 62.5?m core diameter125-?m cladding diameter class IA multimode, graded-index optical waveguide fibers. Gaithersburg, MD : National Institute of Standards and Technology, 1990. http://dx.doi.org/10.6028/nist.fips.159-1990.
Texte intégral