Détection des publicités


Résumé : Le but de ce projet était d'utiliser nos algorithmes de détection de copies pour repérer certaines publicités parmi tout ce qui est diffusé sur les différentes chaînes de télévision au Canada et aux États-Unis.

Résultat : Les performances de notre prototype dépassent celles des systèmes existants, avec beaucoup moins de calcul.

Partenaires : Ce projet a été développé en partenariat avec CEDROM-SNi et Eloda.

Équipes

Nouvelles récentes

  • Luffa Technologies et le CRIM veulent rendre vos réunions d’affaires plus «intelligentes» grâce à la reconnaissance vocale!
    11/06/2018

    Communiqué - Le CRIM est fier d’annoncer le début d’une collaboration à long terme avec l’entreprise Luffa Technologies, une startup qui propose des solutions innovantes mêlant les technologies vocales et l’intelligence artificielle.

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Événement à venir

  • CANHEIT-TECC 2018
    21/06/18 0h00
    Université Simon Fraser, Burnaby, Colombie Britanique
    L'équipe Parole et Texte du CRIM présentera une affiche au "Canadian higher education IT leaders" (CANHEIT-TECC) qui se déroulera du 18 au 21 juin 2018 à l'Université Simon Fraser à Burnaby en Colombie Britanique.
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  • @SIM5QC et #Batimatech ont l’honneur d’annoncer une collaboration avec @MIPIMPropTech pour le 2e concours… https://t.co/RFxtNYHokY
  • PRIMA Québec RT @PRIMAQUEBEC: Dévoilement des recommandations du comité d’orientation de la grappe #IntelligenceArtificielle #innovation @economie_quebe…

Publications récentes

  • Towards Automatic Feature Extraction for Activity Recognition from Wearable Sensors: A Deep Learning Approach

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  • État des lieux des technologies web

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