Video Mining (The International Series in Video Computing) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Doermann, David; Dementhon, Daniel; Rosenfeld, Azriel

出品人:

页数:349

译者:

出版时间:2003-08-31

价格:USD 169.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781402075490

丛书系列:

图书标签:

• Video Analysis
• Video Processing
• Machine Learning
• Data Mining
• Computer Vision
• Multimedia
• Pattern Recognition
• Video Surveillance
• Content Analysis
• Big Data

深度学习与计算机视觉前沿探索：超越像素的智能理解 图书名称： 深度学习与计算机视觉前沿探索：超越像素的智能理解 作者： [此处填写虚构的作者姓名，例如：张伟，李明] 出版社： [此处填写虚构的出版社名称，例如：未来科技出版社] ISBN： [此处填写虚构的ISBN号，例如：978-7-5180-XXX-X] --- 内容简介 在信息爆炸的数字时代，视觉数据——图像与视频——以前所未有的速度和规模涌现。传统的计算机视觉方法，依赖于手工设计的特征和固定的规则，已难以有效应对复杂场景、光照变化和目标遮挡带来的严峻挑战。本书《深度学习与计算机视觉前沿探索：超越像素的智能理解》旨在全面、深入地探讨当前人工智能领域最前沿的交叉学科：深度学习在计算机视觉中的应用与创新。它不仅是一本技术手册，更是一部引领读者穿越从基础理论到尖端应用的知识地图。 本书面向高等院校的研究生、高年级本科生、以及致力于计算机视觉和人工智能研发的工程师与研究人员。它力求提供一个既有坚实的理论基础，又紧密贴合工业实践需求的知识体系。全书内容组织严谨，逻辑清晰，力图将复杂的数学概念以直观的方式呈现，使读者能够真正掌握驱动现代视觉智能系统的核心原理。 第一部分：深度学习的基石与视觉重构 本书伊始，便奠定了扎实的深度学习理论基础。我们首先回顾了人工神经网络的发展历程，重点剖析了反向传播算法、优化器（如SGD、AdamW）的精妙之处，并深入探讨了激活函数（如ReLU、GELU）和正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）对模型训练稳定性和泛化能力的关键作用。 随后，我们将目光聚焦于深度学习架构的演进。卷积神经网络（CNN） 作为视觉任务的基石，被详细拆解。从经典的LeNet到VGG的深度堆叠，再到ResNet的残差学习克服梯度消失问题，以及Inception模块对计算效率的优化，每一代网络结构的设计思想都被剖析得淋漓尽致。我们不仅讨论了这些网络的结构细节，更重要的是阐明了它们如何通过局部连接和参数共享，有效地捕捉图像的空间层级特征。 在基础构建完成后，我们进入了对现代高效网络设计的探讨。本书特别关注了轻量化网络（如MobileNet系列、ShuffleNet）的设计哲学，解释了深度可分离卷积和通道混洗等技术如何实现在资源受限设备上的高性能部署。此外，我们还覆盖了注意力机制在视觉网络中的早期应用，为后续的Transformer模型打下铺垫。 第二部分：核心视觉任务的深度驱动 本书的核心部分，集中于利用深度学习解决计算机视觉领域中的关键基础任务。 图像分类与识别： 我们详细分析了如何利用大规模数据集（如ImageNet）预训练模型，并介绍了迁移学习、微调（Fine-tuning）的最佳实践。同时，本书也探讨了度量学习（Metric Learning）在细粒度分类中的应用，以及如何构建更具鲁棒性的分类系统。 目标检测与定位： 这是本书着墨较多的篇章之一。我们系统地对比了“两阶段”检测器（如R-CNN系列，包括Faster R-CNN的RPN机制）与“一阶段”检测器（如YOLO系列、SSD）的内在差异、性能权衡及适用场景。更进一步，我们深入研究了Anchor-Free 方法的兴起，探讨了如FCOS、CenterNet等如何简化检测流程并提升定位精度。 语义分割与实例分割： 像素级别的理解是智能系统的关键一步。本书详细介绍了全卷积网络（FCN）如何彻底改变了分割任务的范式。我们深入剖析了U-Net 及其衍生结构在医学图像分析中的成功，以及DeepLab系列中空洞卷积（Atrous Convolution）和空间金字塔池化（ASPP）如何有效扩大感受野而不损失分辨率。实例分割方面，Mask R-CNN的RoIAlign机制及其对掩模预测的贡献被作为重点解析。 第三部分：前沿研究与未来趋势：超越静态图像 随着计算能力的飞速提升，研究的焦点已逐步从静态图像扩展到动态、高维的数据。 生成模型与对抗学习： 我们全面覆盖了生成对抗网络（GANs） 的理论基础，包括Minimax博弈的原理，以及DCGAN、WGAN、StyleGAN等关键变体的改进策略。本书不仅讨论了图像生成（如人脸合成、高分辨率重建），还探讨了如何利用条件GANs实现图像到图像的翻译（如Pix2Pix, CycleGAN）。此外，扩散模型（Diffusion Models） 作为当前生成领域的新兴霸主，其基于概率流和去噪过程的原理，以及在图像编辑和内容创作中的突破性应用，被给予了充分的篇幅进行深入讲解。 自监督学习与基础模型： 在标注数据成本日益高昂的背景下，自监督学习（SSL）已成为构建通用视觉表征的核心技术。本书详述了对比学习（如SimCLR, MoCo）的框架，解释了动量编码器和负样本构建策略如何有效地学习无需标签的特征。我们还探讨了视觉Transformer（ViT） 的崛起，分析了自注意力机制如何取代传统CNN，以及如何在大规模数据上训练出具有强大迁移能力的视觉基础模型。 三维视觉与神经辐射场（NeRF）： 本书的最后部分展望了深度学习在三维重建和渲染中的应用。我们讲解了如何从多视图图像中重建几何结构，并重点介绍了神经辐射场（NeRF） 这一革命性的技术，它如何利用MLP隐式地编码场景的光照和几何信息，实现照片级的视图合成效果。我们探讨了NeRF的优化、加速技术及其在机器人导航、虚拟现实中的潜在价值。 --- 本书特色 1. 理论与实践并重： 每章都配有详尽的算法流程图和关键公式推导，并穿插了大量使用PyTorch或TensorFlow实现的伪代码示例，确保读者能够迅速将理论转化为可操作的代码。 2. 关注最新进展： 本书紧密跟踪CVPR、ICCV、ECCV等顶级会议的最新成果，确保内容的时效性与前瞻性。 3. 强调可解释性： 除了模型构建，本书也探讨了Grad-CAM、saliency maps等工具，帮助读者理解“黑箱”内部的决策过程。 4. 面向应用： 针对自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等实际应用场景，提供了针对性的模型选择和优化策略分析。 通过对本书的学习，读者将能够系统地掌握从基础CNN到前沿Transformer架构、从目标检测到神经渲染的完整知识体系，为在快速迭代的视觉智能领域取得突破奠定坚实基础。

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《Video Mining (The International Series in Video Computing)》这本书，我脑海中浮现的，是一部充满科技感与前瞻性的学术巨著。它大概会引领读者穿越视频数据的浩瀚海洋，探索其中蕴含的无限可能。我猜想，书中绝不会止步于表面，而是会深入到视频数据处理的每一个细节，从最基础的编码格式、压缩技术，到如何将原始的视频流转化为机器能够理解和分析的语言。 我特别期待书中能够详尽地阐述视频特征提取的多样性。我设想，它会像一本百科全书，收录各种精妙的算法，从对像素点色彩、纹理的细致捕捉，到对运动轨迹、光流场的精准刻画，再到对高层语义信息的深度挖掘，例如场景的类别、物体的种类、甚至是人物的情绪状态。我希望能看到书中对这些算法原理的深刻剖析，以及它们在不同场景下的适用性。 在我看来，这本书的精髓在于“挖掘”视频中隐藏的价值。因此，我推测书中会重点介绍各种数据挖掘和机器学习的强大工具。我满心期待地想象，书中会详细讲解如何利用这些工具来发现视频中的模式，识别重复出现的行为，甚至预测未来的趋势。我希望能看到关于如何构建有效的视频检索系统，如何从海量视频库中迅速找到目标片段的论述。 当然，作为一本来自“The International Series”的图书，它必然会包含大量前沿的研究成果。我猜想，书中会深入探讨深度学习在视频挖掘领域的最新进展，例如如何利用卷积神经网络和循环神经网络来提升视频内容的理解能力。我非常希望能够通过这本书，了解视频挖掘技术在智慧城市、智能安防、体育赛事分析等实际应用中的最新发展动态。 总而言之，《Video Mining (The International Series in Video Computing)》这本书，在我眼中，是一扇通往视频智能分析世界的窗口，它将为我打开一扇新的大门，让我能够以更深刻的视角去理解和利用视频数据。

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《Video Mining (The International Series in Video Computing)》这本书，我预感它会是一本非常硬核的技术著作。我推测书中会围绕着如何从海量的视频数据中挖掘出有价值的信息展开，这本身就是一个极具挑战性的课题。我脑海中构思的书中内容，可能会从视频数据的基本构成元素开始，例如帧、像素、颜色空间等，然后深入到更复杂的时空信息。 我非常期待书中能详细介绍各种视频特征提取的技术，这绝对是视频挖掘的基石。我猜想，书中会涵盖从低级的视觉特征（如纹流、边缘、颜色直方图）到高级的语义特征（如物体识别、场景理解）的提取方法。我尤其希望书中能够深入探讨如何有效地捕捉视频中的运动信息，因为运动是视频区别于静态图像的关键所在。 在我看来，这本书的核心在于“挖掘”。这意味着书中会详细讲解各种数据挖掘和机器学习技术在视频领域的应用。我设想，书中会介绍如何利用聚类算法来发现视频中的相似内容，如何利用分类算法来对视频进行标注和分类，以及如何利用序列模型来理解视频中的事件和行为。我非常好奇书中会如何讲解如何构建有效的视频索引，以便于快速检索和访问。 此外，我猜测书中还会涉及一些视频分析的应用场景，例如视频内容检索、视频摘要、行为识别、异常检测等等。我希望书中能够通过具体的案例分析，来展示这些技术是如何解决实际问题，并为我们带来更智能化的生活体验。这本书对我而言，不仅仅是一本技术手册，更是一次对视频数据背后隐藏智慧的探索。

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《Video Mining (The International Series in Video Computing)》这本书，光是看书名就让人感觉信息量巨大。我一直对计算机如何“理解”和“分析”视频感到非常好奇，这本书似乎正是解答我疑惑的钥匙。我设想，书中会从最基础的视频信号处理开始，讲述视频是如何被编码、解码，以及如何从像素点中提取出有意义的信息。 我对书中关于视频内容分析的章节尤其感兴趣。我希望它能详细讲解如何识别视频中的对象，例如人脸、车辆、甚至是更复杂的场景元素。我脑海中浮现出，书中会介绍各种算法，如SIFT、SURF、HOG等，以及它们如何被应用于视频流中。我更期待的是，书中能够深入到如何理解视频的时序信息，如何识别动作和事件，例如一个人在行走，或者一场足球比赛的进球瞬间。 我想象中，这本书会包含大量的技术细节，包括各种特征提取方法、分类器模型以及它们在视频分析中的应用。我希望书中能介绍一些经典的视频分割和跟踪算法，这对于理解视频中物体的运动轨迹至关重要。此外，我也对书中可能涉及到的视频检索技术感到兴奋，如何能够通过视频内容本身来搜索相关的视频，而不是仅仅依赖于文本标签。 这本书的“International Series”定位，也让我对其内容的广度和深度充满了信心。我推测它会涵盖学术界最新的研究成果，以及一些工业界成功的应用案例。我期待书中能够讨论一些前沿的视频挖掘技术，例如基于深度学习的视频分析，以及它们在自动驾驶、智能监控、体育分析等领域的应用。 这本书对我来说，可能是一扇通往视频挖掘世界的大门，它将帮助我了解这个领域的基础知识，并激发我对更深入研究的兴趣。我希望能从中学习到如何从海量的视频数据中提取有价值的信息，并理解这些技术是如何改变我们生活和工作的。

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拿到《Video Mining (The International Series in Video Computing)》这本书，我立刻被其厚重的学术气息所吸引。虽然我并非科班出身，但其“国际系列”的定位，让我相信它会涵盖视频挖掘领域最前沿的研究成果和最权威的理论阐释。我非常期待书中能够深入剖析视频数据的内在结构和时空动态特性，或许会从信号处理、信息论等基础理论出发，为理解视频内容打下坚实的理论基础。 我猜测这本书会详细介绍各种视频特征表示方法，不仅仅局限于低层视觉特征（如颜色、纹理、运动），更会深入到高层语义特征的提取，比如物体识别、场景理解、人脸识别等。我尤其对书中如何构建和利用大规模视频数据集进行模型训练和评估感兴趣，这通常是推动技术发展的关键。 对于那些渴望理解视频数据背后“智慧”的读者，我猜这本书会提供一套系统的方法论。它可能会从视频数据的采集、存储、编码等基础设施开始，逐步深入到如何利用统计模型、机器学习甚至深度学习技术来挖掘视频中的有用信息。我希望书中能够详细讲解各种挖掘算法的原理，并辅以具体的算法流程图和数学公式，让读者能够真正理解其中的奥妙。 书名中的“Video Mining”暗示着一种数据挖掘的思维方式，因此，我期待书中会强调如何从海量视频数据中发现隐藏的模式、规律和关联。这可能涉及到聚类分析、关联规则挖掘、异常检测等数据挖掘的核心技术在视频领域的应用。我希望书中能提供一些实际的案例，展示如何利用这些技术来解决诸如视频欺诈检测、内容推荐、用户行为分析等问题。 总而言之，我相信《Video Mining (The International Series in Video Computing)》这本书将是一部集理论与实践于一体的经典之作，为视频挖掘领域的研究者和实践者提供宝贵的参考。它不仅会带领读者领略视频挖掘的魅力，更会启发我们思考如何更好地利用视频数据创造价值。

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这本《Video Mining (The International Series in Video Computing)》的书名本身就带着一种前沿的科技感，让我对书中可能探讨的内容充满了好奇。我设想，这本书会带领读者深入到海量视频数据背后的挖掘过程。也许会从最基础的视频数据采集和预处理入手，讲解如何有效地将原始的视频流转化为机器可识别、可分析的信息。我尤其期待书中能详细介绍一些经典的视频特征提取方法，比如如何从视频画面中识别出关键物体、追踪运动轨迹，甚至是理解场景的语义信息。想象一下，书中可能会像一本武林秘籍一样，一点点揭示如何从杂乱无章的像素点中提炼出有价值的“内功心法”，让计算机能够“看懂”视频。 当然，视频挖掘的魅力远不止于此。我希望书中会详细阐述各种复杂的视频分析技术，比如行为识别，这绝对是视频挖掘中最具挑战性也最吸引人的领域之一。我脑海中浮现出，书中会用大量的图示和算法流程来解释如何区分不同的动作，甚至是如何理解人物之间的交互。更进一步，可能会涉及到情感识别，通过分析人物的面部表情、肢体语言甚至语调来推断其情绪状态，这简直就像在为视频数据注入“灵魂”。此外，我猜测书中还会介绍一些在特定领域（如安防监控、体育赛事分析、医学影像诊断）的视频挖掘应用案例，让我能够更直观地理解这些技术是如何解决实际问题的。 我非常好奇书中对于“视频内容检索”这一块会如何展开。毕竟，在如今信息爆炸的时代，能够快速准确地从海量视频库中找到所需片段，其价值不言而喻。我设想，书中可能会从传统的基于关键词或元数据的检索方式讲起，然后逐步过渡到更高级的基于内容的检索（Content-Based Video Retrieval, CBVR）。我期待能够看到关于如何构建有效的视频索引，如何设计高效的相似度度量函数，以及如何利用机器学习模型来提升检索精度和召回率。尤其希望书中能探讨一些多模态检索的技巧，比如如何结合视频画面、音频信息甚至是文本描述来实现更全面的视频内容搜索，这听起来就非常令人兴奋。 书中对于“视频摘要”这一部分的内容，我更是充满了期待。想象一下，面对一个长达数小时的视频，如何能够快速生成一个精炼、信息量丰富的摘要，这对于提高观看效率至关重要。我推测书中会详细介绍各种自动视频摘要的算法，可能会涉及如何识别视频中的关键帧，如何提取具有代表性的视频片段，以及如何将这些片段有机地组合起来形成一个流畅的摘要。我甚至可以想象，书中会对比不同算法的优劣，比如是在保留核心信息的同时，尽量缩短视频时长；还是在确保信息完整性的前提下，以更直观的方式呈现内容。 最后，我希望这本书能够对视频挖掘的未来发展趋势有所展望。随着人工智能技术的飞速发展，视频挖掘领域无疑将迎来更多的机遇和挑战。我设想，书中可能会探讨深度学习在视频挖掘中的作用，比如如何利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来提升视频特征的表示能力和序列建模的精度。此外，我还会关注书中对于视频数据隐私保护、伦理道德等方面的讨论，毕竟，如此强大的技术也伴随着潜在的风险。我希望作者能够提供一些关于如何负责任地应用视频挖掘技术的思考，为读者提供更全面的视角。

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