Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2004 多媒体信息处理进展 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Aizawa, Kiyoharu; Nakamura, Yuichi; Satoh, Shin'ichi

出品人:

页数:667

译者:

出版时间:2005-1

价格:858.80元

装帧:

isbn号码:9783540239741

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体
• 信息处理
• 图像处理
• 视频处理
• 模式识别
• 计算机视觉
• 数据挖掘
• 机器学习
• PCM2004
• 人工智能

图文并茂的数字世界：探索多媒体信息处理的前沿 在信息爆炸的时代，多媒体信息以其直观、生动、富有表现力的特点，渗透到我们生活的方方面面。从互联网上的视频流、社交媒体上的图片分享，到数字出版物、游戏娱乐，再到专业领域的科学可视化和医疗影像，多媒体已经成为信息传递和知识共享不可或缺的载体。然而，海量多媒体数据的出现也带来了巨大的挑战：如何高效地获取、存储、检索、分析、传输和呈现这些信息，同时保证其质量和安全性？ 《Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2004》一书（尽管不包含具体内容，但我们可以想象其代表的学术研究方向）所处的时代，正是多媒体技术飞速发展，并开始深刻影响社会各行各业的关键时期。2004年，互联网宽带接入逐渐普及，数字图像、音频、视频的采集和处理能力大幅提升，移动通信技术也展现出强大的潜力。在这样的背景下，对多媒体信息处理技术的研究显得尤为迫切和重要。本书所代表的学术会议（PCM 2004）汇聚了全球顶尖的学者和工程师，共同探讨多媒体信息处理领域的最新理论、算法、系统和应用。 海量多媒体数据的智能处理：从感知到理解 多媒体信息处理的核心在于赋予计算机“理解”和“操作”多媒体数据的能力。这远非简单的复制和粘贴。它涉及到从原始的像素、声波等模拟信号，通过一系列复杂的数学和计算过程，转化为有意义的信息。 1. 图像和视频处理：捕捉、增强与识别 图像和视频是多媒体信息中最常见也是最重要的数据形式。其处理技术涵盖了从底层细节到高层语义的广泛领域： 图像获取与增强： 如何从传感器中获取高质量的图像？如何通过去噪、锐化、对比度增强等技术改善图像质量，使其更符合人眼视觉感知？例如，在医学影像领域，精确的图像增强能够帮助医生更清晰地诊断病灶。在安防监控领域，即使在光线不足的环境下，图像增强技术也能提升识别的准确性。 图像压缩： 为了存储和传输海量图像数据，高效的压缩技术至关重要。JPEG、MPEG等标准的出现，极大地促进了多媒体的普及。研究人员不断探索更先进的压缩算法，力求在保证视觉质量的前提下，最大程度地降低数据量。这涉及到对人眼视觉特性的深刻理解，例如，人眼对亮度变化比对颜色变化更敏感，因此可以采用有损压缩技术，在不影响整体感知的情况下，牺牲部分不重要的颜色信息。 图像特征提取与描述： 如何从图像中提取出有用的、具有代表性的信息？SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等算法的出现，使得计算机能够识别出图像中的关键点和区域，并对其进行描述，从而实现图像的匹配、识别和检索。这些特征对图像的旋转、缩放、光照变化等具有鲁棒性，是许多高级应用的基础。 目标检测与识别： 这是多媒体信息处理中最具挑战性的领域之一。如何让计算机“看懂”图像，并准确地识别出其中的物体？例如，在自动驾驶系统中，需要实时检测和识别行人、车辆、交通标志等。在内容审查中，需要识别出不适宜的内容。基于深度学习的卷积神经网络（CNN）等技术的兴起，在这一领域取得了革命性的突破。 视频分析与理解： 视频不仅仅是连续的图像帧，它还蕴含着运动、行为、场景等信息。视频分析技术致力于从视频流中提取这些高级语义信息，例如，视频内容检索、行为识别、场景理解等。这对于监控、体育赛事分析、智能家居等领域具有重要意义。 2. 音频处理：聆听世界的细节 音频信息同样丰富多样，从语音到音乐，再到环境声音，都包含着重要的信息。 语音识别（ASR）： 将人类语音转换为文本，是人机交互的重要接口。从早期的声学模型和语言模型，到如今基于深度学习的端到端模型，语音识别技术取得了巨大的进步，使得我们能够通过语音控制设备、进行语音搜索。 语音合成（TTS）： 将文本转换为自然流畅的人类语音，为虚拟助手、有声读物等应用提供了可能。高质量的语音合成需要模拟人说话的语调、情感和节奏。 音频信号增强与降噪： 在嘈杂的环境中，如何提取出清晰的语音或音乐？音频降噪技术通过各种信号处理算法，尽可能地去除背景噪声，提升信号质量。 音频事件检测与分类： 识别音频流中的特定事件，例如，玻璃破碎声、警报声、掌声等。这在安防、智能监测等领域具有应用价值。 音乐信息检索： 识别音乐的风格、情绪、作者，甚至进行相似音乐的推荐。这需要对音乐的旋律、节奏、和声等特征进行深入分析。 3. 多模态信息融合：整合不同感官的信息 现实世界的信息往往是多模态的，即同时包含视觉、听觉、文本等多种信息。多模态信息融合的目标是将来自不同模态的信息进行有机结合，以获得比单一模态更丰富、更准确的理解。 情感计算： 结合面部表情、语音语调、文本内容等信息，判断用户的情感状态。这对于构建更具同理心的人机交互系统至关重要。 视觉问答（VQA）： 根据图像和文本问题，生成准确的答案。这需要计算机不仅能“看懂”图像，还能理解文本的含义，并将两者进行关联。 场景理解： 结合图像、视频、音频甚至文本描述，全面理解一个场景的构成、活动和意义。 4. 多媒体检索与管理：在信息海洋中导航 随着多媒体数据的爆炸式增长，如何高效地检索和管理这些信息变得尤为重要。 内容检索（CBIR）： 基于图像、视频、音频内容的相似度进行检索，而非传统的关键词匹配。例如，上传一张图片，搜索与之相似的图片。 语义检索： 能够理解用户查询的语义含义，并返回最相关的多媒体内容。例如，搜索“开心的家庭聚会”，不仅仅是查找包含“家庭”和“聚会”关键词的图片，而是能够理解“开心”的情感，并检索出能够体现这种情感的场景。 多媒体数据库管理： 设计高效的多媒体数据库结构，支持快速的存储、检索和更新。 5. 多媒体传输与网络：连接数字世界 为了让多媒体信息在互联网上顺畅流动，高效的网络传输技术是必不可少的。 流媒体技术： 允许用户在下载的同时观看或收听媒体内容，极大地提升了用户体验。 自适应流媒体： 根据用户的网络带宽和设备能力，动态调整媒体内容的传输质量，确保播放的流畅性。 内容分发网络（CDN）： 通过在全球范围内部署服务器节点，将媒体内容缓存到离用户更近的地方，减少延迟，提升访问速度。 多媒体内容的安全与版权保护： 如何防止多媒体内容的非法复制和传播？数字水印、内容加密等技术在其中扮演着重要角色。 多媒体信息处理的未来展望：智能、沉浸与个性化 《Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2004》所代表的研究方向，为我们今天所见证的多媒体应用的繁荣奠定了坚实的基础。展望未来，多媒体信息处理将朝着更加智能、沉浸和个性化的方向发展。 更深层次的理解： 随着人工智能技术的进步，计算机将能够更深入地理解多媒体内容的语义、情感甚至意图，实现更高级别的智能交互和内容生成。 沉浸式体验： 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的兴起，将多媒体从二维平面推向三维沉浸空间，为娱乐、教育、工作等领域带来颠覆性的变革。 个性化与定制化： 基于用户偏好和行为的分析，多媒体内容将能够实现高度个性化推荐和生成，满足不同用户的独特需求。 实时与低延迟： 随着5G、6G等通信技术的发展，实时、低延迟的多媒体交互将成为常态，为远程协作、在线游戏、远程医疗等应用提供强大的支撑。 总而言之，多媒体信息处理是一个充满活力和挑战的领域。它不仅是计算机科学、信息工程等学科的核心组成部分，更是推动社会进步和科技创新的关键力量。对这一领域的深入研究和持续探索，将不断解锁数字世界的新可能，为人类带来更丰富、更便捷、更智能的生活体验。

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