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Classification of TV Commercials using feature extractions and machine learning

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Classification of TV Commercials using feature extractions and machine learning

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Nombre: TrabajoAcademico_ ...
Tamaño: 404.6Kb
Formato: PDF
Descripción: Memoria
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dc.contributor.advisor Igual García, Jorge es_ES
dc.contributor.author Jarry, Viktor es_ES
dc.date.accessioned 2015-10-01T09:11:29Z
dc.date.available 2015-10-01T09:11:29Z
dc.date.created 2015-09-16
dc.date.issued 2015-10-01
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/55394
dc.description.abstract Machine Learning is a famous field of computer science nowadays. The research on this subject has grown since the last decade and the area of possibilities is infinite. This paper is about the classification of a commercial using feature Extraction. This paper comprises two different parts. The first one is about the extraction of features coefficients. Then, once that we have those coefficients, we demonstrate the possibilities of using those coefficients to do classification using Machine Learning Algorithms. es_ES
dc.format.extent 23 es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject K-nn algorithm es_ES
dc.subject Feature extraction es_ES
dc.subject Audio Signal es_ES
dc.subject Classification es_ES
dc.subject Machine Learning es_ES
dc.subject.classification TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Tecnologías, Sistemas y Redes de Comunicaciones-Màster Universitari en Tecnologies, Sistemes i Xarxes de Comunicacions es_ES
dc.title Classification of TV Commercials using feature extractions and machine learning es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Jarry, V. (2015). Classification of TV Commercials using feature extractions and machine learning. http://hdl.handle.net/10251/55394. es_ES
dc.description.accrualMethod Archivo delegado es_ES


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