<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><xml><records><record><source-app name="Biblio" version="6.x">Drupal-Biblio</source-app><ref-type>17</ref-type><contributors><authors><author><style face="normal" font="default" size="100%">Solarte, L.A.</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">Sánchez, M.</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">Chanchí, G.</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">Duran, D.</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">Arciniegas, J.L.</style></author></authors></contributors><titles><title><style face="normal" font="default" size="100%">Dataset de contenidos musicales de video, basado en emociones</style></title><secondary-title><style face="normal" font="default" size="100%">Revista Ingeniería, Ciencia, Tecnología e Innovación de la Universidad San Buenaventura de Medellín-Colombia</style></secondary-title></titles><keywords><keyword><style  face="normal" font="default" size="100%">arousal; clasificación de contenidos; dataset; multimedia; servicio de VoD; valence</style></keyword></keywords><dates><year><style  face="normal" font="default" size="100%">2016</style></year></dates><urls><web-urls><url><style face="normal" font="default" size="100%">http://www.revistas.usb.edu.co/index.php/IngUSBmed/article/view/2460</style></url></web-urls></urls><volume><style face="normal" font="default" size="100%">7</style></volume><abstract><style face="normal" font="default" size="100%">&lt;p class=&quot;rtejustify&quot;&gt;&lt;span style=&quot;color: rgb(51, 51, 51); font-family: Arial, Verdana, Helvetica, sans-serif; font-size: 12px; text-align: left;&quot;&gt;Agilizar el acceso al contenido, disminuyendo los tiempos de navegaci&amp;oacute;n por los cat&amp;aacute;logos multimedia, es uno de los retos del servicio de video bajo demanda (VoD), el cual es consecuencia del incremento de la cantidad de contenidos en las redes actuales. En este art&amp;iacute;culo, se describe el proceso de conformaci&amp;oacute;n de un dataset de videos musicales. Este dataset fue usado para el dise&amp;ntilde;o e implementaci&amp;oacute;n de un servicio de VoD, el cual busca mejorar el acceso al contenido, mediante la clasificaci&amp;oacute;n musical de emociones. As&amp;iacute;, en este trabajo se presenta la adaptaci&amp;oacute;n de un modelo de clasificaci&amp;oacute;n de emociones a partir del modelo de arousal-valence. Adem&amp;aacute;s, se describe el desarrollo de una herramienta Java para la clasificaci&amp;oacute;n de contenidos, la cual fue usada en la conformaci&amp;oacute;n del dataset. Finalmente, con el prop&amp;oacute;sito de evaluar el dataset construido, se muestra la estructura funcional del servicio de VoD desarrollado.&amp;nbsp;&lt;/span&gt;&lt;/p&gt;
</style></abstract><section><style face="normal" font="default" size="100%">37-46</style></section></record></records></xml>