A. Applying Metadata Extractors (st

A. Applying Metadata Extractors (step A) An extractor applied on a multimedia content must try to identify information about this content, such as the occurrence of persons, vehicles, discussion topics, etc. For example, an automatic license plate recognition system is one kind of extractor. Extractors are the key feature of system as they produce the semantic meaning of multimedia contents. Moreover, when several extractors are applied on a multimedia content, it enriches considerably its description. We propose to illustrate in the RDF descriptions can be combined when manipulating several extractors.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

A. ใช้ Metadata ควัน (ขั้นตอน A) ดูดที่ใช้กับมัลติมีเดียต้องพยายามระบุข้อมูลเกี่ยวกับเนื้อหานี้ เช่นการเกิดขึ้นของบุคคล ยานพาหนะ คำ ฯลฯ ตัว มีระบบรู้จำป้ายทะเบียนอัตโนมัติเป็นหนึ่งในชนิดของเครื่องดูด ควันมีคุณลักษณะที่สำคัญของระบบพวกเขาผลิตความหมายทางตรรกของเนื้อหามัลติมีเดีย นอกจากนี้ เมื่อมีใช้หลายเครื่องในแบบมัลติมีเดีย มันเพิ่มคุณค่ามากคำอธิบาย เรานำเสนอเพื่อแสดงให้เห็นใน RDF การ คำอธิบายสามารถรวมเมื่อจัดการกับหลายเครื่องได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

A. การใช้สกัดเมตาดาต้า (ขั้นตอน) สายดูดและนำมาใช้ในเนื้อหามัลติมีเดียต้องพยายามหาข้อมูลเกี่ยวกับเนื้อหานี้เช่นการเกิดขึ้นของบุคคลยานพาหนะหัวข้อสนทนา ฯลฯ ตัวอย่างเช่นใบอนุญาตระบบรู้จำแผ่นอัตโนมัติเป็นหนึ่ง ชนิดของการระบาย สกัดเป็นคุณลักษณะที่สำคัญของระบบที่พวกเขาผลิตความหมายของเนื้อหามัลติมีเดีย นอกจากนี้เมื่อหลายสกัดถูกนำมาใช้ในเนื้อหามัลติมีเดียก็เสริมสร้างคำอธิบายมาก เราเสนอเพื่อแสดงให้เห็นในรายละเอียด RDF สามารถรวมกันเมื่อมีการจัดการหลายสกัด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1 . การใช้ข้อมูลเมตาสกัด ( ก้าว ) ระบายใช้ในเนื้อหา มัลติมีเดีย ต้องพยายามหาข้อมูลเกี่ยวกับเนื้อหานี้ เช่น การเกิดของบุคคล ยานพาหนะ หัวข้อสนทนา ฯลฯ ตัวอย่างเช่น ระบบรู้จำป้ายทะเบียนรถยนต์อัตโนมัติเป็นระบาย สกัดเป็นคุณสมบัติที่สำคัญของระบบเช่นที่พวกเขาผลิตความหมายของเนื้อหามัลติมีเดีย นอกจากนี้ เมื่อหลายสกัดใช้ในเนื้อหามัลติมีเดียได้คุณค่ามากรายละเอียด เราเสนอที่จะแสดงในข้อมูลคำอธิบายสามารถรวมหลายเมื่อจัดการสกัด .