具体描述
Content-based multimedia retrieval is a challenging research field with many unsolved problems. This monograph details concepts and algorithms for robust and efficient information retrieval of two different types of multimedia data: waveform-based music data and human motion data. It first examines several approaches in music information retrieval, in particular general strategies as well as efficient algorithms. The book then introduces a general and unified framework for motion analysis, retrieval, and classification, highlighting the design of suitable features, the notion of similarity used to compare data streams, and data organization.
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用户评价
《Information Retrieval for Music and Motion》这本书的标题本身就极具吸引力，因为它融合了我一直以来对技术在艺术与健康领域应用探索的浓厚兴趣。我一直在思考，如何在海量的音乐和运动数据中，找到我们真正需要的信息，并且是以一种直观、高效的方式。在音乐检索方面，我非常好奇如何实现“主题性”的检索，例如，用户可能想要找到“适合在生日聚会上播放的音乐”，这不仅仅是关于音乐风格，更关乎一种氛围和场景的营造。而在运动检索方面，我特别关注的是“运动识别与分类”。例如，能够区分出不同的舞蹈风格，或者识别出运动员在比赛中的关键动作。这对于体育分析、动作教学以及运动康复都具有重要的意义。我相信，这本书的出现，将为我提供一个系统性的视角，来理解信息检索技术在音乐和运动这两个充满活力的领域中所面临的挑战和机遇，并从中学习到实现这些目标的关键技术和方法。
评分《Information Retrieval for Music and Motion》这本书的开篇就成功地抓住了我的注意力。作者并没有急于堆砌复杂的算法或理论，而是从一个更为宏观的角度，阐述了为何在音乐和运动这两个领域进行信息检索是如此重要且具有深远意义。我深刻地体会到，随着多媒体数据的爆炸式增长，如何有效地组织、搜索和利用这些信息，已经成为一个迫切需要解决的问题。在音乐领域，我们可以想象一下，一个能够理解音乐风格、情绪、甚至乐器组合的检索系统，将极大地提升用户发现新音乐的体验，无论是为特定的心情寻找背景音乐，还是为创作寻找灵感，亦或是仅仅为了消遣时光。而运动领域，其信息检索的潜力同样巨大。从体育赛事数据的分析，到康复训练中的动作识别，再到虚拟现实游戏中的动作交互，对运动信息的准确检索和理解，都扮演着至关重要的角色。我尤其欣赏书中对于“理解”这个概念的强调，它不仅仅是简单的关键词匹配，更是对内容深层含义的挖掘和把握。例如，对于一段舞蹈视频，有效的检索系统应该能够识别出舞者的风格、技巧、甚至是否流畅自然。这本书的叙述方式，让我觉得作者不仅仅是在传授技术，更是在引导读者思考信息检索在人文艺术和体育健康领域所能带来的革命性变革。我期待着深入了解书中提出的方法论，并希望能够从中学习到如何构建能够真正“理解”音乐和运动的智能系统。
评分这本《Information Retrieval for Music and Motion》的标题着实引人入胜，我一直对信息检索技术在艺术领域的应用抱有浓厚兴趣，而音乐和运动这两个元素无疑是其中最富有表现力和挑战性的部分。在翻开这本书之前，我脑海中已经勾勒出了许多可能性：比如如何让计算机理解一段音乐的情感基调，进而为用户推荐与之匹配的音乐；又或者如何通过分析运动捕捉数据，来识别出不同舞种的特征，甚至能够为运动员提供个性化的训练指导。想象一下，一个强大的信息检索系统，能够像一位资深的音乐评论家一样，洞察旋律的微妙之处，或者像一位经验丰富的体育教练，一眼看穿动作的优劣。这本书的出现，无疑为我提供了探索这些领域深层奥秘的绝佳机会。我特别期待书中能够深入探讨数据表示、特征提取以及匹配算法等关键技术，并且能够结合实际的案例研究，展示这些理论如何落地，如何解决音乐和运动领域信息检索中的具体问题。例如，在音乐检索方面，除了传统的基于内容的检索，我更想了解如何实现语义层面的理解，例如“搜索一段能够唤起夏日海边回忆的音乐”，这种更抽象的需求如何被转化为有效的检索策略。而在运动领域，我非常好奇如何处理非结构化的运动数据，比如视频片段，并从中提取出有意义的特征，以便进行动作识别、相似度匹配甚至预测。这本书的深度和广度，让我对这次阅读之旅充满了期待，相信它能为我打开新的视野，并提供宝贵的理论指导和实践启发。
评分当我接触到《Information Retrieval for Music and Motion》这本书时，我就被它所提出的主题深深吸引。信息检索不仅仅是关于找到信息，更是关于如何组织、理解和利用信息，使其产生更大的价值。在音乐领域，我一直认为信息检索可以极大地丰富我们的音乐体验。例如，通过检索，我们可以发现那些鲜为人知却充满潜力的独立音乐人，或者找到与我们当下心情完美契合的音乐。这需要系统能够超越简单的流派分类，而是能够捕捉到音乐的“灵魂”。在运动领域，我看到信息检索在“知识传播”和“技能提升”方面的巨大潜力。例如，通过检索，我们可以找到关于特定运动技巧的详细教学视频，或者分析不同运动员的比赛数据，从而学习他们的优势和劣势。我期待书中能够深入探讨如何构建这样一套能够赋能用户在音乐和运动领域进行探索和学习的检索系统，并为我提供清晰的技术路线图和实现方法。
评分当我翻阅《Information Retrieval for Music and Motion》时，我立即被其涵盖的广泛性和深度所吸引。这本书不仅仅局限于对单一技术进行介绍，而是将音乐和运动这两个看似独立的领域，巧妙地联系起来，探讨了它们在信息检索方面的共性与独特性。我尤其关注书中对于跨模态检索的探讨，也就是如何将一种类型的信息（如音乐）与另一种类型的信息（如运动）进行关联和检索。例如，能否根据一段音乐的情感来搜索与之相匹配的舞蹈动作，或者反过来，能否根据一段运动的流畅度和节奏来寻找具有相似特质的音乐。这种跨模态的检索能力，在很多实际应用场景中都具有巨大的价值，例如电影配乐的自动生成，或者根据用户的运动状态调整播放的音乐列表。书中关于特征表示的讨论也令我印象深刻，音乐的旋律、节奏、音色，以及运动的姿态、速度、力量，都需要被转化为计算机能够理解和处理的数字特征。如何设计出既能捕捉到信息本质，又能有效进行检索的特征表示，是整个领域的核心挑战之一。我相信，本书在这一方面的深入分析，能够为我提供宝贵的理论框架和技术指导，帮助我更好地理解和应对多模态信息检索中的复杂问题。
评分《Information Retrieval for Music and Motion》这本书的出现，对我来说意义非凡。我长期以来一直在思考，如何让计算机能够更深入地理解人类的表达方式，而音乐和运动无疑是其中最生动、最直接的两种。在音乐检索方面，我一直对“音乐情感识别”这一领域抱有浓厚的兴趣。如何让计算机捕捉到音乐中蕴含的喜悦、悲伤、激动或宁静，并将其转化为可用于检索的特征，这对我来说是一个巨大的挑战。我希望书中能够提供相关的算法和技术细节。而在运动检索方面，我更关注的是“动作相似度匹配”。例如，一个教练想要找到与某个特定动作相似的其他动作，以便进行对比分析或教学示范，这时候就需要强大的动作识别和相似度计算能力。我期待这本书能够为我揭示这些复杂问题的解决方案，并提供实用的技术指导，让我能够更深入地理解信息检索在这些充满人文关怀的领域中所扮演的角色。
评分《Information Retrieval for Music and Motion》这本书的作者显然对两个领域都有着深刻的洞察力。我一直对计算机如何“感知”和“理解”艺术形式非常好奇，而音乐和运动无疑是最能体现人类创造力和情感表达的载体。我尤其期待书中能够深入探讨如何将机器学习和人工智能技术应用于这两个领域的信息检索。例如，在音乐检索方面，除了传统的基于音频特征的匹配，我希望了解如何利用深度学习模型来学习音乐的语义表示，从而实现更智能的推荐和搜索。对于一段新的音乐，系统不仅能知道它的风格和乐器，还能预测它可能带给听众的情感体验。在运动领域，我同样对如何利用计算机视觉和模式识别技术来分析运动数据抱有极大的兴趣。想象一下，一个系统能够识别出运动员的动作模式，并根据这些模式提供实时的反馈和改进建议，这对于提升运动表现和预防伤病将是多么巨大的帮助。这本书的标题就预示着它将为我打开一扇探索人工智能在艺术与体育交叉领域的新大门，我对此充满期待，并希望能够从中获得启发，为我未来的研究或项目提供坚实的基础。
评分我毫不犹豫地选择阅读《Information Retrieval for Music and Motion》，因为它直接触及了我内心深处对技术与艺术结合的向往。我一直深信，信息检索的最终目的，是更好地服务于人类的需求，而当这些需求涉及到艺术表达和身体活动时，其复杂性和趣味性便会倍增。在音乐领域，我特别想了解如何实现“个性化”的信息检索，即系统能够根据用户的历史听歌记录、偏好设置，甚至是实时的心情状态，来推荐最符合其需求的音乐。这需要强大的用户建模能力和精准的音乐特征提取。而在运动领域，我同样对个性化检索非常感兴趣。例如，为初学者推荐简单易懂的动作示范，或者为进阶者提供更具挑战性的训练计划。这需要系统能够理解用户的运动水平和目标。本书的出现，让我看到信息检索技术不仅仅是冰冷的算法，更是能够连接技术与人类情感、生活方式的桥梁。我期待着从中学习如何设计出能够真正理解和满足用户在音乐和运动领域的个性化需求的系统。
评分阅读《Information Retrieval for Music and Motion》的过程，就像是在探索一个充满未知与可能性的数字世界。我对书中将信息检索技术与人类感官体验相结合的理念尤为着迷。在音乐领域，我一直认为音乐不仅仅是音符的组合，更是一种能够触动人心、引发情感共鸣的艺术。因此，我非常期待书中能够探讨如何捕捉音乐的“情绪”或“氛围”，并将其作为信息检索的关键要素。例如，用户可以搜索“一段能让人感到宁静放松的音乐”，而系统能够准确地找到符合这种要求的曲目。在运动方面，我同样认为运动本身也蕴含着丰富的信息，不仅仅是身体的动作，还包括动作的节奏、力量、以及其所传达的能量感。我希望书中能够介绍如何从视频或传感器数据中提取这些更具表现力的信息，并用于信息检索。例如，能够搜索“一段充满力量和爆发力的舞蹈动作”，或者“一个演示柔韧性的瑜伽体式”。这本书的出现，让我看到了信息检索技术在提升我们对艺术和体育体验的深度和广度方面的巨大潜力，我迫不及待地想深入了解作者是如何将这些复杂的概念转化为实际可行的技术方案的。
评分《Information Retrieval for Music and Motion》这本书的标题精准地概括了我一直以来所关注的研究方向。我是一名对多媒体信息检索充满热情的学习者，而音乐和运动作为两个极具代表性的信息模态，其检索的挑战性和重要性不言而喻。我尤其关注书中可能涉及到的“语义检索”技术。在音乐领域，这意味着不仅仅是匹配音频的频谱特征，更是要理解音乐的风格、流派、情绪，甚至与特定场景或活动的关联。例如，用户可能希望找到“适合在雨天通勤时听的音乐”，这种需求就超出了简单的音频匹配范畴。在运动领域，我同样认为语义检索是关键。不仅仅是识别动作的骨骼结构，更是要理解动作的意图、流畅度、以及它所代表的运动类型。例如，能够检索出“展示力量训练技巧的视频”，或者“描述跑步姿势的教学片段”。我对书中如何构建音乐和运动的语义模型，以及如何将这些模型应用于高效的检索系统充满了好奇。我相信，这本书将为我提供宝贵的理论指导和实践启示，帮助我更好地理解和掌握这一前沿领域的研究方法。
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