Advances in Image and Video Segmentation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Igi Global

作者:Zhang, Yu-Jin

出品人:

页数:457

译者:

出版时间:2006-5

价格:$ 101.64

装帧:HRD

isbn号码:9781591407539

丛书系列:

图书标签:

• 图像分割
• 视频分割
• 计算机视觉
• 深度学习
• 机器学习
• 图像处理
• 视频处理
• 人工智能
• 模式识别
• 算法

图像与视频处理前沿进展：探索视觉信息的深度解析 摘要： 在信息爆炸的时代，图像和视频已成为我们获取和交流信息的核心媒介。如何从海量视觉数据中提取有价值的信息，并将其转化为可理解、可操作的知识，是当前计算机视觉领域面临的核心挑战。本书《图像与视频处理前沿进展》并非直接探讨“图像与视频分割”这一特定技术，而是着眼于更宏观的层面，深入剖析当前图像与视频处理领域取得的突破性进展，聚焦于那些能够从根本上改变我们理解和利用视觉信息的研究方向。我们将广泛涉猎诸如深度学习的革新性应用、多模态信息融合的最新策略、视频理解与分析的新范式、以及面向特定应用场景的先进技术等多个前沿课题。本书旨在为读者构建一个广阔的视角，理解当前图像与视频处理技术的发展脉络、关键驱动因素以及未来发展趋势，从而为相关领域的研究者、工程师和学生提供一个富有启发性的参考。 引言： 视觉信息以其直观、丰富和高效的特点，渗透到我们生活的方方面面。从社交媒体上的照片和短视频，到工业生产中的质量检测，再到医疗诊断中的影像分析，再到自动驾驶中的环境感知，图像和视频数据的价值日益凸显。然而，这些原始的视觉数据本身往往是模糊、复杂且高维的，从中提取有意义的信息，并将其转化为具有实际应用价值的知识，并非易事。这需要强大的计算能力、精巧的算法设计以及对视觉感知机制的深刻理解。 近年来，人工智能，特别是深度学习技术的飞速发展，为图像与视频处理带来了前所未有的机遇。神经网络模型的强大表示能力，使得我们能够以前所未有的精度和效率解决复杂的视觉任务。与此同时，对视频中动态信息、时序关系以及多模态信息（如文本、音频）的融合处理，也成为新的研究热点。本书将从更广泛的视角出发，深入探讨支撑这些前沿进展的核心技术、关键理念和新兴方向，为读者展现图像与视频处理领域蓬勃发展的全貌。 第一章：深度学习的革新浪潮与视觉理解的飞跃 深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和Transformer模型，彻底改变了图像和视频处理的范畴。本章将深入探讨深度学习在视觉理解中的核心作用，包括： 深度卷积神经网络（CNN）的演进与经典架构： 从AlexNet到ResNet、Inception，再到MobileNet和EfficientNet，我们将回顾CNN在特征提取、图像分类、目标检测等基础任务上取得的里程碑式成就，并分析不同架构设计的核心思想及其在效率和精度上的权衡。 Transformer模型在视觉领域的崛起： 借鉴了自然语言处理的成功，Vision Transformer (ViT)及其变种如何打破CNN的固有范式，通过自注意力机制处理图像全局信息，为图像和视频带来了新的理解方式。我们将探讨其在图像识别、目标检测、语义理解等方面的优势与挑战。 注意力机制的精妙设计： 无论是空间注意力还是通道注意力，亦或是跨模态注意力，注意力机制如何在深度学习模型中扮演“聚焦”和“提炼”的关键角色，显著提升模型的性能。 生成对抗网络（GAN）与扩散模型（DDPM）的创造力： 超越简单的理解，GAN和DDPM在图像生成、风格迁移、图像修复、数据增强等领域的强大能力，为艺术创作、虚拟现实、科学模拟等开辟了新的可能性。 自监督学习与预训练模型的威力： 在标注数据稀缺的情况下，如何利用大量无标注数据进行模型预训练，并构建强大的通用视觉模型，从而极大地加速下游任务的研究和应用。 第二章：多模态信息融合：构建更丰富的视觉认知 现实世界的感知往往是多通道的，单一的视觉信息往往不足以完全理解事件的本质。本章将聚焦于如何将视觉信息与其他模态信息（如文本、音频、传感器数据）进行有效融合，构建更全面、更深入的认知系统。 图文联合学习与检索： 如何让计算机理解图像和文本之间的关联，实现图像描述生成、图文匹配检索，以及基于文本的图像生成等任务。 音频-视觉信息融合： 结合声音与图像信息，增强场景理解，例如在视频中识别语音内容、检测异常声音事件，或通过声音辅助视频分析。 多源传感器数据融合： 在自动驾驶、机器人导航等领域，如何融合来自摄像头、激光雷达、雷达、IMU等多种传感器的数据，实现对环境的鲁棒感知。 跨模态表示学习： 学习统一的表示空间，使得不同模态的数据能够在其中进行有效的比较和关联，是实现多模态信息融合的关键。 注意力与图神经网络在多模态融合中的应用： 探讨如何利用注意力机制和图神经网络等先进技术，有效地建模不同模态信息之间的复杂交互关系。 第三章：视频理解与分析的新范式：洞察时空动态 视频数据不仅包含空间信息，更承载着丰富的时序动态，这使得视频理解比静态图像处理更加复杂和富有挑战。本章将深入探讨视频理解与分析的前沿进展。 视频中的行为识别与动作检测： 如何准确地识别视频中人物的行为，并定位其发生的时空范围。我们将讨论基于CNN+RNN、3D CNN、以及基于Transformer等不同范式的模型。 视频中的事件检测与理解： 从宏观层面识别视频中发生的特定事件，例如体育比赛中的进球、交通事故的发生等。 视频中的目标跟踪与多目标跟踪： 如何在视频序列中持续地追踪一个或多个目标，是自动驾驶、安防监控等领域的核心技术。 视频摘要与精彩片段提取： 如何从长视频中自动生成精炼的摘要，或提取出最精彩、最具代表性的片段。 视频中的时序建模与因果推断： 探索视频中事件发生的时间顺序，甚至尝试推断事件之间的因果关系，为更高级别的视频推理奠定基础。 高效的视频表示学习： 如何在有限的计算资源下，有效地编码视频的时空信息，以满足实时处理和大规模存储的需求。 第四章：面向特定应用的先进技术与挑战 除了通用性的视觉理解技术，许多领域对图像和视频处理提出了独特的需求和挑战。本章将重点关注这些特定应用场景下的先进技术。 医疗影像分析的深度探索： 在医学影像（X光、CT、MRI）中进行病灶检测、分割、诊断，以及三维重建等。我们将探讨如何利用深度学习解决小样本、类别不平衡等医学影像特有的问题。 自动驾驶中的环境感知： 车辆在复杂多变的环境中如何通过摄像头、雷达等感知目标、车道线、交通信号等，实现安全可靠的自动驾驶。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）的视觉技术： 场景重建、目标识别、姿态估计、图像渲染等技术如何支撑沉浸式的AR/VR体验。 工业视觉中的质量检测与缺陷识别： 在生产线上如何快速、准确地检测产品是否存在缺陷，提高生产效率和产品质量。 遥感图像分析与地球观测： 利用卫星和航空影像进行地物分类、变化检测、目标识别等，服务于环境保护、城市规划、灾害监测等。 人脸识别与活体检测： 在安全、认证等领域，如何实现高精度的身份识别，并有效防止照片、视频等欺骗攻击。 低光照、遮挡、运动模糊等恶劣条件下的视觉处理： 探讨如何通过算法或模型设计，克服现实世界中常见的视觉挑战。 第五章：前沿探索与未来展望 图像与视频处理领域正以前所未有的速度向前发展。本章将对当前的研究热点进行梳理，并对未来的发展趋势进行展望。 可解释的AI（XAI）在视觉领域的应用： 如何理解深度学习模型的决策过程，增强模型的透明度和可信度，尤其在医疗、金融等关键领域。 联邦学习与隐私保护的视觉处理： 在不共享原始数据的前提下，如何进行分布式模型训练，保护用户隐私。 神经渲染与三维视觉的融合： 探索如何利用神经网络生成逼真的三维场景和图像，以及如何将神经渲染技术应用于三维重建和场景理解。 具身智能与视觉伺服： 让智能体能够通过视觉与物理世界进行交互，例如机器人通过视觉进行抓取、导航等。 高效模型部署与边缘计算： 如何将复杂的深度学习模型部署到资源受限的边缘设备上，实现实时、低功耗的视觉处理。 人机协同的视觉智能： 探索如何设计更智能、更易于人类协作的视觉系统，实现人与机器的优势互补。 负责任的AI： 关注视觉技术在伦理、公平性、偏见等方面的挑战，并探索相应的解决方案。 结论： 《图像与视频处理前沿进展》提供了一个深入、全面的视角，涵盖了当前图像与视频处理领域最令人兴奋和最具影响力的研究方向。本书并非聚焦于单一技术，而是通过对深度学习的革新、多模态信息融合的策略、视频理解的新范式以及面向特定应用的先进技术的详细阐述，展现了整个领域蓬勃发展的生态。我们希望本书能够激发读者对视觉信息深度解析的兴趣，为他们在该领域的学习、研究和创新提供宝贵的启示和指导。随着技术的不断进步，图像与视频处理将继续在改变我们认知世界、解决实际问题以及创造更美好未来方面扮演至关重要的角色。

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