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深度學習
多媒體內容分析技術 版權信息
- ISBN：9787121480379
- 條形碼：9787121480379 ; 978-7-121-48037-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
多媒體內容分析技術 內容簡介
本書涵蓋了圖像、視頻和音頻特征表示的理論背景和實踐內容，如顏色、紋理、邊緣、形狀、顯著點和區域、運動、三維結構、時域/頻域/倒譜域的音頻/聲音、結構和旋律。詳細介紹了特征數據的估計、搜索、分類和緊湊表示的新算法；信號分解的概念(如分割、源跟蹤和分離)，并對組件、混合、效果和渲染進行了討論。本書提供大量的數據和實例來輔助說明本書涵蓋的內容。多數章節附有習題和練習幫助讀者鞏固學習內容。
多媒體內容分析技術 目錄
目 錄
第1章 緒論 1
1.1 背景 1
1.2 應用 2
第2章 預處理 6
2.1 非線性濾波器 7
2.1.1 中值濾波器和排序濾波器 8
2.1.2 形態濾波器 10
2.1.3 多項式濾波器 13
2.2 幅值變換 14
2.2.1 振幅映射特性 14
2.2.2 概率分布修正與均衡 16
2.3 插值 17
2.3.1 零階和一階插值基函數 18
2.3.2 LTI系統插值 19
2.3.3 樣條插值、拉格朗日插值和多項式插值 20
2.3.4 二維網格上的插值 23
2.4 多分辨率表示 26
2.5 局部自適應濾波器 31
2.5.1 可控平滑濾波器 31
2.5.2 迭代平滑(擴散濾波器) 33
2.6 習題 34
第3章 信號和參數估計 37
3.1 期望值和概率描述 37
3.2 觀測和退化模型 40
3.3 基于線性濾波器的估計 41
3.3.1 逆濾波器 41
3.3.2 維納濾波器 42
3.4 *小二乘估計 43
3.5 奇異值分解 46
3.6 ML和MAP估計 47
3.7 參數估計與擬合 49
3.8 異常值的剔除 51
3.9 對應分析 52
3.10 狀態建模與估計 55
3.10.1 馬爾可夫過程和隨機場 55
3.10.2 隱馬爾可夫模型 57
3.10.3 卡爾曼濾波器 58
3.10.4 粒子濾波器 59
3.11 習題 60
第4章 多媒體信號特征 62
4.1 顏色 62
4.1.1 顏色空間變換 62
4.1.2 顏色特征表示 69
4.2 紋理 73
4.2.1 基于出現次數的紋理分析 74
4.2.2 基于統計模型的紋理分析 76
4.2.3 紋理的譜特征 78
4.2.4 非均勻紋理分析 81
4.3 邊緣分析 82
4.3.1 基于梯度算子的邊緣檢測 82
4.3.2 基于二階導數的邊緣描述 84
4.3.3 邊緣查找與一致性分析 86
4.3.4 邊緣模型擬合 88
4.3.5 邊緣屬性描述與分析 89
4.4 顯著特征檢測 90
4.5 輪廓與形狀分析 93
4.5.1 輪廓擬合 93
4.5.2 基于方向和曲率的輪廓描述 97
4.5.3 幾何特征與二值形狀特征 100
展開全部
多媒體內容分析技術 作者簡介
延斯-賴納·奧姆（Jens Rainer Ohm）教授，是被譽為歐洲的“麻省理工學院”的德國亞琛工業大學（RWTH Aachen）通信工程研究所所長，H.264/AVC、H.265/HEVC標準（H.264/AVC是目前全世界范圍內被廣泛采用的國際視頻編碼標準，H.265/HEVC是新一代國際視頻編碼標準）的主要制定者之一，國際電信聯盟（ITU）聯合視頻協作組（JVC-VC）的主席，也是德國工程師協會信息技術組的發言人。Ohm教授是國際視頻編碼標準制定過程中的領軍人物，是視頻信號處理領域的權威學者。
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