媒體計(jì)算與內(nèi)容分析

內(nèi)容概要

　　媒體計(jì)算是指對(duì)視頻、音頻、圖像、圖形、文字等各類媒體信息進(jìn)行內(nèi)容分析的計(jì)算理論、算法和應(yīng)用技術(shù)，包括各類媒體信息的表示、內(nèi)容分析與識(shí)別算法等內(nèi)容。這本本書(shū)由魏維和魏敏編著，內(nèi)容覆蓋了媒體內(nèi)容分析與理解相關(guān)的理論和應(yīng)用技術(shù)，共分為11章。第1章介紹現(xiàn)有媒體內(nèi)容分析與理解現(xiàn)狀；第2章主要介紹媒體計(jì)算理論及模型；第3章介紹了視頻內(nèi)容分析的內(nèi)容(視頻內(nèi)容分析的前處理)；第4～6章主要介紹基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的視音頻內(nèi)容分析，包括視覺(jué)語(yǔ)義分析與理解、音頻語(yǔ)義分析與理解以及視頻語(yǔ)義分析兩級(jí)多模式信息融合；第7～11章介紹基于認(rèn)知機(jī)理，從場(chǎng)景整體語(yǔ)義的角度來(lái)理解、標(biāo)注和分析媒體內(nèi)容和語(yǔ)義概念，包括強(qiáng)依賴關(guān)聯(lián)關(guān)系提取、多標(biāo)記語(yǔ)義標(biāo)注、媒體場(chǎng)景顯著計(jì)算、媒體語(yǔ)義相似性計(jì)算、媒體顯著對(duì)象語(yǔ)義本體標(biāo)注方法等內(nèi)容。
　　本書(shū)集原理、技術(shù)應(yīng)用為一體，同時(shí)有實(shí)驗(yàn)分析和原型系統(tǒng)構(gòu)建，是作者多年來(lái)從事圖形圖像處理與內(nèi)容分析與理解的相關(guān)科研和承擔(dān)研究生相關(guān)課程教學(xué)工作的積累。本書(shū)主要讀者對(duì)象為從事圖形圖像處理的研究人員、大專院校計(jì)算機(jī)專業(yè)及相關(guān)專業(yè)師生、從事媒體信息處理研究與開(kāi)發(fā)的科研人員和工程技術(shù)人員。

書(shū)籍目錄

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 媒體視頻語(yǔ)義預(yù)處理
1.3 現(xiàn)有媒體內(nèi)容分析與理解現(xiàn)狀
1.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)模式分類方法
1.3.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法
1.3.3 基于規(guī)則推理的方法
1.3.4 結(jié)合特定領(lǐng)域特點(diǎn)的方法
1.3.5 結(jié)合語(yǔ)義語(yǔ)境和語(yǔ)義關(guān)系進(jìn)行內(nèi)容理解的方法
1.3.6 結(jié)合語(yǔ)義知識(shí)理解媒體內(nèi)容的方法
1.3.7 其他方法
1.3.8 體育媒體標(biāo)注
1.4 視頻檢索評(píng)測(cè)
1.5 LSCOM與MediaMill
1.6 本章小結(jié)
第2章 媒體計(jì)算理論及模型
2.1 隱馬爾可夫模型
2.1.1 賭場(chǎng)真假骰子例子
2.1.2 模型描述
2.1.3 三個(gè)基本問(wèn)題的解決方法
2.1.4 Baum—Welch重估公式的理論基礎(chǔ)
2.1.5 HMM在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用
2.2 支持向量機(jī)
2.2.1 二維平面中的分類實(shí)例
2.2.2 VC維
2.2.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化
2.2.4 線性分類
2.2.5 核函數(shù)與支撐向量機(jī)
2.2.6 相關(guān)推導(dǎo)與講解
2.3 本體論與知識(shí)表示
2.3.1 本體基本理論
2.3.2 Ontology的描述語(yǔ)言
2.3.3 本體構(gòu)建
2.3.4 本體映射
2.3.5 已有的Ontology及其分類
2.3.6 WordNet
2.3.7 WordNet名詞組織形式
2.4 媒體內(nèi)容分析中的腦認(rèn)知理論
2.4.1 顯著圖
2.4.2 顯著圖自動(dòng)定位
2.4.3 視覺(jué)顯著生理機(jī)制
2.4.4 顯著性計(jì)算的簡(jiǎn)單框架
2.4.5 神經(jīng)中樞與動(dòng)作關(guān)聯(lián)
2.5 信息理論相似性定義
2.6 本章小結(jié)
第3章 視頻內(nèi)容分析
3.1 引言
3.2 鏡頭檢測(cè)分割
3.2.1 基于統(tǒng)計(jì)分布的漸變鏡頭檢測(cè)與分割
3.2.2 特征提取和測(cè)量準(zhǔn)則的建立
3.2.3 漸變鏡頭邊界檢測(cè)
3.2.4 實(shí)驗(yàn)與分析
3.3 運(yùn)動(dòng)視頻對(duì)象分割
3.3.1 全局運(yùn)動(dòng)計(jì)算與補(bǔ)償
3.3.2 對(duì)象分割
3.3.3 實(shí)例實(shí)驗(yàn)
3.4 低層特征提取
3.4.1 靜態(tài)可視特征
3.4.2 運(yùn)動(dòng)特征
3.4.3 音頻特征
3.4.4 實(shí)驗(yàn)與分析結(jié)果
3.5 本章小結(jié)
第4章 視覺(jué)語(yǔ)義分析與理解
4.1 引言
4.2 基于時(shí)空注意力模型的視覺(jué)語(yǔ)義分析
4.2.1 注意力機(jī)制選擇顯著區(qū)域
4.2.2 可視基本對(duì)象識(shí)別
4.2.3 可視基本對(duì)象分類識(shí)別的特征選擇
4.2.4 實(shí)驗(yàn)分析
4.3 具有多峰正態(tài)分布屬性的基本可視對(duì)象識(shí)別
4.3.1 貝葉斯相關(guān)理論及解決思路
4.3.2 定步長(zhǎng)組合劃分方法
4.3.3 實(shí)驗(yàn)及計(jì)算復(fù)雜度分析
4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)論
4.4 高層視覺(jué)語(yǔ)義分析.
4.4.1 高層視覺(jué)語(yǔ)義模型構(gòu)建
4.4.2 關(guān)鍵幀策略與時(shí)間線語(yǔ)義語(yǔ)境約束線索
4.4.3 模型描述
4.4.4 時(shí)間語(yǔ)義的可觀察符號(hào)
4.4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.5 本章小結(jié)
第5章 音頻語(yǔ)義分析與理解
5.1 引言
5.2 基本聲音語(yǔ)義分析
5.2.1 模型選擇與描述
5.2.2 基本聲音語(yǔ)義識(shí)別系統(tǒng)解決方案
5.2.3 譜特征提取.
5.2.4 基本聲音語(yǔ)義模型訓(xùn)練
5.2.5 基本聲音語(yǔ)義識(shí)別
5.2.6 實(shí)驗(yàn)與分析
5.3 音頻高層語(yǔ)義分析
5.3.1 音頻高層語(yǔ)義建模
5.3.2 音頻高層語(yǔ)義提取
5.3.3 實(shí)驗(yàn)與分析
5.4 本章小結(jié)
第6章 視頻語(yǔ)義分析兩級(jí)多模式信息融合
6.1 引言
6.2 模式劃分與融合原理
6.3 融合模型與算法
6.4 實(shí)驗(yàn)分析
6.5 本章小結(jié)
第7章 強(qiáng)依賴關(guān)聯(lián)關(guān)系提取
7.1 引言
7.2 強(qiáng)依賴關(guān)聯(lián)語(yǔ)義關(guān)系提取
7.2.1 語(yǔ)義概念間關(guān)聯(lián)關(guān)系形式化描述
7.2.2 視頻語(yǔ)義強(qiáng)依賴關(guān)聯(lián)關(guān)系提取算法
7.3 實(shí)驗(yàn)與分析
7.3.1 視頻鏡頭強(qiáng)關(guān)聯(lián)依賴關(guān)系提取實(shí)驗(yàn)
7.3.2 LSCOM數(shù)據(jù)集中強(qiáng)依賴關(guān)系提取實(shí)驗(yàn)
7.4 本章小結(jié)
第8章 多標(biāo)記語(yǔ)義標(biāo)注
8.1 引言
8.2 多標(biāo)記學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀
8.3 多標(biāo)記學(xué)習(xí)
8.4 多標(biāo)記標(biāo)注方法
8.5 評(píng)價(jià)指標(biāo)
8.6 實(shí)驗(yàn)與分析
8.7 本章小結(jié)
第9章 媒體場(chǎng)景顯著計(jì)算
9.1 引言
9.2 基于場(chǎng)景的顯著計(jì)算方法
9.3 靜態(tài)顯著計(jì)算
9.3.1 建立多尺度特征空間
9.3.2 提取早期視覺(jué)特征圖
9.3.3 顯著圖正規(guī)化處理
9.4 運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割
9.5 動(dòng)態(tài)顯著圖
9.6 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.6.1 脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
9.6.2 PCNN參數(shù)確定
9.6.3 PCNN動(dòng)靜顯著融合
9.7 實(shí)驗(yàn)與分析
9.7.1 場(chǎng)景動(dòng)靜態(tài)顯著計(jì)算實(shí)驗(yàn)
9.7.2 顯著計(jì)算對(duì)比實(shí)驗(yàn)
9.8 本章小結(jié)
第10章 媒體語(yǔ)義相似性計(jì)算
10.1 引言
10.2 媒體語(yǔ)義概念間語(yǔ)義相似性計(jì)算
10.2.1 相似度相關(guān)概念
10.2.2 現(xiàn)有語(yǔ)義相似性計(jì)算方法
10.2.3 媒體語(yǔ)義相似性計(jì)算原理
10.2.4 媒體語(yǔ)義概念相似性度量
10.3 媒體場(chǎng)景語(yǔ)義相似性計(jì)算
10.4 實(shí)驗(yàn)與分析
10.4.1 視覺(jué)特征直接計(jì)算語(yǔ)義相似性實(shí)驗(yàn)
10.4.2 媒體語(yǔ)義相似性計(jì)算實(shí)驗(yàn)
10.5 本章小結(jié)
第11章 媒體顯著對(duì)象語(yǔ)義本體標(biāo)注方法
11.1 引言
11.2 媒體顯著對(duì)象本體語(yǔ)義標(biāo)注
11.3 語(yǔ)義場(chǎng)景分割
11.4 靜態(tài)顯著對(duì)象分割
11.4.1 種子區(qū)域生長(zhǎng)
11.4.2 注意力種子選擇
11.5 層次本體語(yǔ)義標(biāo)注
11.6 實(shí)驗(yàn)與分析
11.6.1 層次語(yǔ)義標(biāo)簽標(biāo)注實(shí)驗(yàn)
11.6.2 媒體顯著本體語(yǔ)義標(biāo)注實(shí)驗(yàn)
11.7 本章小結(jié)
附錄A圖清單
附錄B表清單
附錄C縮略詞及中英文詞匯對(duì)照
參考文獻(xiàn)
后記

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