跨媒体

摘要： 广州科技职业技术大学广告设计与制作专业创办于2011年,在“媒介融合”语境下,积极探索跨媒体广告人才培养路径。主要做法是:依托民办高职院校的办学定位和优势教育资源,合理地定位跨媒体广告人才培养目标;探索与创客教育跨界合作的多种创新路径,主动适应市场需求进行超前性建设,培养符合融媒体就业需求的广告专业人才。

摘要： 结合视觉相似性检测信息不准确和文本信息稀疏的特点,文章利用协同过滤推荐算法在解决数据稀疏问题上的优势,借鉴其思想提出了一种新的协同优化框架。首先,利用文本特征挖掘NDK之间的高层语义互相关,形成一组具有不同视觉表达的语义相关NDK。其次,通过视觉表达形式多样的新NDK集合发现更多语义相关的词语,丰富了文本分布特征,解决了NDK中每个词语的稀疏分布问题。最后,利用多重对应分析(MCA)对事件进行挖掘。

摘要： WAVE是一个大型的L形LED显示屏,也是一个通过变形幻觉技术“真实”地表现出持续碰撞波浪的公共媒体艺术作品。其以跨媒体的方式将自然景观融入城市视觉文化,既创造了流行时尚的热点,也成为公共艺术表达的舞台,更代表了一种未来的商业模式。

摘要： 近年来,“自我理论(autotheory)”引发了西方文学、艺术理论界的关注与热议,而这与一系列难以归类的文字作品密切相关。自我理论的出现有较长时间的隐含历史作为酝酿期,对它的研究更由最初的文学理论关注逐渐向艺术、社会学等领域扩散。劳伦·福尼尔结合多媒体、行为艺术、概念艺术等当代艺术的案例将自我理论实践作为考察对象上升到理论层面进行了多角度研究,对理解有着不同形式和美学表现的“自我理论”有重要参考意义。作为尚未被广泛接受定义和认可的“理论”术语,并非特例的自我理论实践是值得注意的现象,其意义更多地在于引发对知识体系、理论霸权及教育本质等相关问题的反思。

摘要： 档案信息是重要的数据源,充分开发利用档案数据资源,可以大量释放数据要素红利,为国家治理体系和治理能力现代化持续赋能。《中华人民共和国档案法》第34条中规定,国家鼓励档案馆开发利用馆藏档案,通过开展专题展览等活动进行宣传。而其中的档案信息通过文本、照片、音频、视频和实物等不同类型的媒体介质传播或展示,需要档案部门从不同渠道获取不同媒体形态的档案信息.

摘要： 本文将围绕国内外对“跨媒体”的理解进行分析讨论,阐述“跨媒体”内容创作策略,以此加强传统媒体与新媒体间的联系与互动,推动双方实现资源整合以及内容共享,帮助人们能够依照个人需要选取适合的媒体对象,更加契合数字化背景下人们的媒体应用习惯。

摘要： “跨媒体(Transmedia)”最早出现在1991年,是一个内涵不断变化的词语,有偏重故事内容、故事结构、用户参与的不同面向。跨媒体品牌是在跨媒体基础上发展出的新术语,是市场营销和品牌传播的新范式,目的是促进品牌参与活动和让品牌内容更具吸引力。先行者尝试利用跨媒体品牌传播方法提升品牌传播有效性,但是关于品牌跨媒体传播的规律、运行机制等则研究不足。跨媒体品牌传播的动力机制包括品牌是跨媒体品牌传播的基础,叙事是其核心能量,参与是其驱动力,媒体平台是其支撑。它是集体智慧的成果,在增强用户的品牌认同感和品牌忠诚度等方面都有优势,未来必将会得到越来越广泛的应用。

摘要： 在跨媒体的时代背景下,越来越多高校开始重视校园文化的传播,录取通知书作为校园文化的重要载体之一,在其中融入交互设计已经成为很多高校的选择,这些极具创意的设计不仅传达了学校的办学理念和校园文化,拉近了新生与学校之间的距离,也能使学校在众多设计中脱颖而出,增加社会知名度,甚至可能成为影响考生择校的因素之一。本文通过分析目前高校录取通知书交互设计发展现状,进一步讨论录取通知书互动新形式,为更好地传播校园文化提供设计思路。

摘要： 在媒介融合的时代趋势下,人们更多地使用跨媒体艺术来取代影像艺术、新媒体艺术等专业名称,以更加突出当代艺术实践多工具去边界的特点。而在一些学术场合中,“跨媒体影像艺术”称谓的出现则更像是批评家在后媒介时代里对媒介的重新聚焦,抑或是艺术家在“专”与“跨”之间寻求平衡的意图表达。就这种折衷主义的内涵做一番观察,对我们探讨当下影像艺术创作以跨媒介姿态主动汇入日常生活实践的现象大有裨益。

摘要： 风格化图像描述生成的文本不仅被要求在语义上与给定的图像一致,而且还要与给定的语言风格保持一致.随着神经网络在计算机视觉和自然语言生成领域的技术发展,有关这个主题的最新研究取得了显著进步.但是,神经网络模型作为一种黑盒系统,人类仍然很难理解其隐层空间中参数所代表的风格、事实及它们之间的关系.为了提高对隐层空间中包含的事实内容和语言风格属性的理解以及增强对两者的控制能力,提高神经网络的可控性和可解释性,本文提出了一种使用解纠缠技术的新型风格化图像描述生成模型Disentangled Stylized Image Caption(DSIC).该模型分别从图像和描述文本中非对齐地学习解纠缠表示,具体使用了两个解纠缠表示学习模块——D-Images和D-Captions来分别学习图像和图像描述中解纠缠的事实信息和风格信息.在推理阶段,DSIC模型利用图像描述生成解码器以及一种特别设计的基于胶囊网络的信息聚合方法来充分利用先前学习的跨媒体信息表示,并通过直接控制隐层向量来生成目标风格的图像描述.本文在SentiCap数据集和FlickrStyle10K数据集上进行了相关实验.解纠缠表示学习的实验结果证明了模型解纠缠的有效性,而风格化图像描述生成实验结果则证明了聚合的跨媒体解纠缠表示可以带来更好的风格化图像描述生成性能,相对于对比的风格化图像描述生成模型,本文方法在多个指标上的性能提升了17%至86%.

摘要： 本文介绍了跨媒体学习时通常采用的不同浅层模型和深层模型方法,特别是对跨媒体组合语义内嵌方法进行了介绍.同时,也指出了当前可解释深度学习所面临的挑战.

摘要： 随着信息技术的迅速发展与各类数字媒体系统的出现，不同类型的媒体内容业务相互交叉，形成一个庞大而复杂的体系，如何使用户能够快捷高效地获取自己需要的媒体内容，逐渐成为广播电视数字化与网络化进程中一个亟待解决的问题。本文在对媒体内容聚合系统研究的基础上，定义了跨媒体内容聚合元数据集，提出了跨媒体元数据接口的设计方案，为跨媒体内容聚合平台的实现提供了元数据资源支撑。

摘要： 文章论述了传统媒体、电影、电话、新媒体等的发展历程，提出有实力的媒体当趁有实力的时候跨媒体，但是跨媒体，必然在传播方式与内容、精神等方面面临一定的困难，提出自办不如合作，合作不如并购的出路。当然，前提条件是：要趁着自己还有实力的时候，且要有懂新媒体特质的管理者。

摘要： 广电总局的61号令的实施，将植入式广告推上了一个新局面。而部分植入式广告的隐蔽性使其广告效果不能达到广告商的满意，加上电视广告时间缩短，广告费用提高，将会导致大部分广告商寻找新媒体进行广告投放，而最终电视台的收入将会大幅度缩水，整个电视台的运作进入恶性循环。本文以增加植入式广告的广告效果为切入点，探讨增加互动、娱乐等项目，将看众由被动接受广告转变为主动寻找广告，从根本上改变广告形式。为省级卫视的广告形式创新进行了深入研究。

摘要： 广电总局的61号令的实施，将植入式广告推上了一个新局面。而部分植入式广告的隐蔽性使其广告效果不能达到广告商的满意，加上电视广告时间缩短，广告费用提高，将会导致大部分广告商寻找新媒体进行广告投放，而最终电视台的收入将会大幅度缩水，整个电视台的运作进入恶性循环。本文以增加植入式广告的广告效果为切入点，探讨增加互动、娱乐等项目，将看众由被动接受广告转变为主动寻找广告，从根本上改变广告形式。为省级卫视的广告形式创新进行了深入研究。

摘要： 广电总局的61号令的实施，将植入式广告推上了一个新局面。而部分植入式广告的隐蔽性使其广告效果不能达到广告商的满意，加上电视广告时间缩短，广告费用提高，将会导致大部分广告商寻找新媒体进行广告投放，而最终电视台的收入将会大幅度缩水，整个电视台的运作进入恶性循环。本文以增加植入式广告的广告效果为切入点，探讨增加互动、娱乐等项目，将看众由被动接受广告转变为主动寻找广告，从根本上改变广告形式。为省级卫视的广告形式创新进行了深入研究。

摘要： 本发明提供了一种跨媒体检索模型的训练方法、跨媒体检索方法及其设备，其中，该训练方法包括获取跨媒体数据集，每条数据包括图像、文本、时间、作者及语义标签；获取每条数据的语义标签向量及各部分的特征向量；计算标签相似度，得到相似度矩阵；由图像、时间及作者特征向量得到第一模态数据，由文本、时间及作者特征向量得到第二模态数据；将两模态数据分别输入至特征映射网络，得到第一特征映射向量和第二特征映射向量；计算两特征映射向量的相似度，得到相似度矩阵；计算两个相似度矩阵的差异值，将两个特征映射向量输入至模态判别网络，得到对抗损失函数的值，优化网络参数，得到跨媒体检索模型。通过上述方案能准确进行语义关联表达。

摘要： 本发明提供了一种跨媒体检索模型的训练方法、跨媒体检索方法及其设备，其中，该训练方法包括获取跨媒体数据集，每条数据包括图像、文本、时间、作者及语义标签；获取每条数据的语义标签向量及各部分的特征向量；计算标签相似度，得到相似度矩阵；由图像、时间及作者特征向量得到第一模态数据，由文本、时间及作者特征向量得到第二模态数据；将两模态数据分别输入至特征映射网络，得到第一特征映射向量和第二特征映射向量；计算两特征映射向量的相似度，得到相似度矩阵；计算两个相似度矩阵的差异值，将两个特征映射向量输入至模态判别网络，得到对抗损失函数的值，优化网络参数，得到跨媒体检索模型。通过上述方案能准确进行语义关联表达。

摘要： 本发明针对跨媒体检索问题，提出了一种基于跨媒体统一表征模型的跨媒体检索方法，包括以下步骤：(1)跨媒体数据库构建，建立面向政务新闻领域大跨媒体数据库；(2)跨媒体数据预处理，文本、图像、视频和音频等数据的输入预处理；(3)跨媒体数据原域特征提取，跨媒体数据的原域特征向量提取；(4)跨媒体数据统一表征，跨媒体数据在共同表示空间的特征向量提取；(5)数据检索语义相似度计算与排序，检索目标数据与跨媒体数据库中数据语义相似度计算，并排序输出结果。本发明不仅提出了一种支持四种媒体数据的相互检索方法，同时提出多种媒体数据的统一表征模型，提高了跨媒体语义检索精度，具有关阔的应用前景。

摘要： 本发明属于深度学习技术在计算机视觉领域，提供了一种多尺度跨媒体信息融合方法。本发明首先构建了特征提取网络，然后使用了简单融合模块获取最初多模态信息和上下文信息，再通过动态卷积模块实现对于输入图像特征的多尺度、不同感受野下的信息的提取，最后通过全局注意模块将全局上下文信息作为低层特征的指导，有效适应不同尺度下的特征映射，得到最终分割结果。本发明实现了端到端的跨媒体信息深度融合，模型复杂度低，可以充分有效地利用图像信息和自然语言信息来进行图像分割。

摘要： 本发明涉及检索技术领域，尤其是一种基于大数据的跨媒体检索系统，包括数据采集模块，所述数据采集模块将从大数据信息源中进行数据的采集，并将采集的数据通过网络传输模块与基站构成的传输体系进行传输，将数据传输至管理模块中后进行数据的系统性的管理，同时数据管理模块与信息查询模块相连接，进行信息的查询以及检索。本发明能够快速且稳定的将客户索要检索的内容，全面的调取出来，预先对大数据中出现的信息进行分类，使得检索的内容高度满足用户的需求，从而实现了预定的目标。

摘要： 本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种跨媒体视频人物识别方法及系统，其中方法包括如下步骤：S1、获取待识别的视频人物的正面图片；S2、从正面图片中裁剪出脸部生成人脸的图片；S3、将人脸的图片转化为特征向量；S4、从视频人物参演的影片中间隔抽取帧，检测帧出现的人脸并裁剪出来；S5、将裁剪出的人脸转为特征向量，并与步骤S3中视频人物的特征向量进行比较，判断是否满足相似度阈值，若满足，则在该帧对该视频人物标记，并执行S6步骤；S6、对标记的视频人物使用Deep Sort算法进行多角度跟踪；S7、判断对标记的视频人物跟踪是否结束，若结束，输出包含视频人物的片段。采用本发明的技术方案能够自动生成包含目标人物的视频。

摘要： 本发明公开了一种跨媒体感知的音频数字水印技术，包括以下步骤：首先将原始音频文件分成若干帧，然后计算一帧中的高阶差分统计量，构建高阶差分统计量的直方图。直方图可以看作是一种鲁棒性特征，可以进行移位来嵌入水印序列。通过隐藏密钥，水印可以通过移动直方图嵌入到音频文件中。在水印提取过程中，通过隐藏密钥，可以从偏移的直方图中正确提取水印。此外，通过直方图移位的逆操作，可以实现对原始音频文件的无损恢复。

摘要： 本发明公开了一种跨媒体分析的智能客服系统。该网络分别通过两个模型提取用户意图和情感倾向，之后将原始问题文本特征、意图特征及情感特征进行综合。最后采用基于Encoder‑Decoder(编码器‑解码器)架构的生成神经网络模型(GAN),来提取综合特征的上下文信息和高层语义表达，同时生成针对用户特定问题、意图及情感的一个智能应答。

摘要： 本发明在该方法在子空间学习的基础上，如图1(见说明书附图)所示。在子空间学习的基础上，提出一种跨媒体正则化框架，以增强图像理解，有利于图像的检索，分类等。跨媒体正规化的目标是通过利用视觉特征和文本特征之间的相关性来找到正则化预测，即利用相应文本特征的辨别性分布来改变视觉特征的原始噪声分布。在提出的跨媒体正则化框架内，通过将视觉特征和文本特征联合投影到共享特征子空间中来构建中级表示，从而使文本模态中的辨别语义特征转移到相应的视觉模态中，与此同时可以提升视觉特征的辨别特性。实验结果表明，提出的中级空间学习过程可以显著的提高搜索质量，优于现有的大多数语义正则化方法。

摘要： 本发明公开一种基于人脸表情与脑电信号的跨媒体数据情感识别方法，包括：获取原始人脸表情视频数据与原始脑电数据，基于所述原始人脸表情视频数据与原始脑电数据构建数据集；构建多模态神经网络结构；基于所述数据集与所述多模态神经网络结构，获取情感识别结果，完成跨媒体数据情感识别。本发明将人脸表情和脑电信号两者的特征信息进行有效融合，并将其应用于多模态情感识别，两种模态的数据相互支持互补，能够有效提高情感识别的客观性和准确性。