具体描述
《视频对象分割提取的原理与应用》主要论述视频对象分割提取的原理，像素域和压缩域视频对象分割的各种方法，以及视频对象分割提取在多个领域中的典型应用。主要内容包括：时域、空域和时空融合分割的基本原理及视频对象分割性能的客观评价准则；以分割准确度为应用目标的像素域视频对象的分割提取，重点论述出现多个视频对象、发生相互遮挡时的分割方法和基于智能剪的交互式视频对象分割及其自动跟踪方法；以实时性为应用目标的像素域和压缩域视频对象的分割提取，前者主要讨论基于细胞神经网络(CNN)开发工具的实时分割方法，后者阐述基于H．264和MPEG压缩域与视觉关注度的对象分割方法；以及视频对象分割提取在各个方面的典型应用等。《视频对象分割提取的原理与应用》可作为通信、信息、计算机、传媒类等研究机构和企事业的研究人员从事研究和应用的参考书，也可作为上述专业的高年级本科生、硕士生、博士生和教师用于教学与科研的参考书。
图书简介：人工智能时代的视觉计算与认知革命 书名：人工智能时代的视觉计算与认知革命 内容简介： 本书深入剖析了当代人工智能领域最为前沿和核心的议题之一——视觉计算的理论基石、技术演进及其对人类认知模式产生的深远影响。我们正处于一个由数据驱动、算法定义的时代，而视觉信息作为人类获取外部世界知识的主要媒介，其高效、准确的机器理解能力已成为衡量人工智能成熟度的关键指标。本书并非聚焦于某一单一的技术应用，而是力求构建一个宏大而精密的知识图谱，勾勒出从基础数学模型到复杂系统构建的全景式蓝图。 第一部分：视觉计算的数学与信息论基础 本部分系统回顾并拓展了支撑现代计算机视觉的数学框架。我们将从经典的几何光学和投影理论出发，逐步过渡到高维空间中的特征表示。重点探讨了拓扑数据分析（TDA）在理解复杂视觉结构中的潜力，以及信息论在量化图像信息熵和冗余度方面的应用。书中详细阐述了概率图模型，如马尔可夫随机场（MRF）和条件随机场（CRF）在早期图像分析中的核心作用，并对比分析了它们在处理高阶依赖关系时的局限性。此外，对流形学习（Manifold Learning）的深入讨论，旨在揭示高维视觉数据内在的低维几何结构，这对于特征降维和可解释性研究至关重要。本部分为后续深入理解深度学习的内在机制奠定了坚实的理论基础。 第二部分：从特征工程到深度表示学习的范式转变 本书的核心篇幅聚焦于深度学习范式如何彻底革新了视觉信息处理的流程。我们不只是简单地罗列各种网络架构，而是着重分析其背后的设计哲学与计算效率考量。 首先，我们详细解析了卷积神经网络（CNN）的结构原理，特别是不同尺度特征的提取机制（如空洞卷积、多尺度特征融合）。随后，本书深入探讨了注意力机制（Attention Mechanism）的演化，从软性注意力到自注意力（Self-Attention）在序列到序列（Seq2Seq）和Transformer架构中的核心地位。这里，我们将注意力机制视为一种动态的、数据依赖的特征加权方法，而非简单的滤波操作。 在表示学习方面，本书强调了自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）的重要性。通过探讨对比学习（Contrastive Learning）的InfoNCE损失函数及其在构建鲁棒表征中的优势，我们展示了机器如何在无需大量人工标注的情况下，学习到丰富的语义信息。我们将对比学习置于表征学习的更高层次，将其视为一种更接近生物学习机制的有效途径。 第三部分：多模态融合与具身智能的挑战 现代人工智能系统不再局限于单一的感知模态。本部分将研究视觉信息如何与其他关键信息流（如文本、听觉、触觉）进行有效地融合与交互。 我们详细考察了跨模态对齐技术，特别是如何利用对齐损失函数（如三元组损失）来构建统一的嵌入空间。本书探讨了具身智能（Embodied AI）领域的前沿进展，即智能体如何在物理或模拟环境中，通过观察和行动来学习世界的因果关系。这涉及到对视觉序列建模、意图预测以及长期规划能力的深入分析。我们讨论了基于强化学习的视觉导航系统，强调了模型对环境不确定性的鲁棒性要求。 在面向实际应用的讨论中，我们侧重于系统级的优化，而非单一指标的提升。例如，在低延迟要求的场景中，如何平衡模型复杂度与推理速度，以及如何利用模型剪枝、量化和硬件加速技术实现边缘计算的效率最大化。 第四部分：认知科学视角下的视觉理解与未来展望 本书的最后一部分转向更具哲学和认知科学色彩的探讨。我们审视了当前视觉计算系统在“理解”深度上存在的局限性，例如对反事实推理、常识知识和因果链条的把握能力。 我们将现代计算机视觉的成就与人类视觉皮层的结构和功能进行对比，探讨了“稀疏编码”、“高效编码”等生物学概念对未来人工神经网络设计的潜在启发。我们强调，真正的认知革命不仅在于提升准确率，更在于构建具备可解释性、可信赖性并能进行抽象推理的视觉智能体。书中展望了神经符号混合模型（Neuro-Symbolic AI）在结合深度学习的感知能力与符号逻辑的推理能力方面的潜力，认为这是迈向通用人工智能的关键一步。 目标读者群： 本书面向对人工智能、计算机视觉、模式识别有深入兴趣的研究人员、工程师、研究生，以及希望系统了解视觉智能前沿动态的科技从业者。阅读本书需要具备扎实的线性代数、微积分和概率论基础。 核心价值： 本书旨在提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，解析支撑现代视觉智能的核心技术体系，并引导读者思考机器“看”世界与人类“认知”世界的本质区别与未来融合的可能性。它强调理论的深度、技术的演进脉络以及对下一代智能系统设计哲学的思考。
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