出版社：哈尔滨工程大学出版社
年代：2010
定价：36.0
本书重点探索了利用时空关系和机器学习的方法进行视频语义分类，首先阐明图象的各种特性，接着论述视频的特性，系统介绍了视频的时空逻辑关系、视频的统计特性的分析，研究了如何捕捉视频的特性、如何利用神经网络进行视频切割、如何训练计算机“学会”人类的思维进行视频语义分类。本书可以作为高等学校信号与图像处理、计算机科学、机器学习、人工智能等领域的研究生教材和参考书，也可以作为在这些领域从事相关工作的高级科学技术人员的参考书。
Chapter Ⅰ Introduction
1.1 Motivation
1.2 Proposed Solution
1.3 Structure of Book
Chapter Ⅱ Approaches to Video Retrieval
2.1 Introduction
2.2 Video Structure and Properties
2.3 Query
2.4 Similarity Metrics
2.5 Performance Evaluation Metrics
2.6 Systems
Chapter Ⅲ Spatio-temporal Image and Video Analysis
3.1 Spatio-temporal Information for Video Retrieval
3.2 Spatial Information Modelling in Multimedia Retrieval .
3.3 Temporal Model
3.4 Spatio-temporal Information Fusion
Chapter Ⅳ Video Spatio-temporal Analysis and Retrieval （VSTAR） ：A New Model
4.1 VSTAR Model Components
4.2 Spatial Image Analysis
4.3 A Model for the Temporal Analysis of Image Sequences
4.4 Video Representation. Indexing. and Retrieval Usinz VSTAR
4.5 Conclusions
Chapter Ⅴ Two Comparison Baseline Models for Video Retrieval
5.1 Baseline Models "
5.2 Adjeroh et al. （1999） Sequences Matching——Video Retrieval Model
5.3 Kim and Park （2002a） data set matching——Video Retrieval Model
Chapter VI Spatio-temporal Video Retrieval——Experiments and Results
6.1 Purpose of Experiments
6.2 Data Description
6.3 Spatial and Temporal Feature Extraction
6.4 Video Retrieval Models： Procedure for Parameter Optimisation
6.5 Video Retrieval Models：Resuhs on Parameter Optimisation
6.6 Comparison of Four Models
6.7 Model Robustness （Noise）
6.8 Computational Complexity
6.9 Conclusions
Chapter VII Conclusions
7.1 Reflections on the book as a whole
7.2 Support for book statement
7.3 Limitations of the spatio-temporal knowledge-based model
7.4 Directions for further work
Appendix A Compressed vs. Uncompressed Video
Appendix B Video Annotation
B. 1 Semi-automatic Video Annotation System
B. 2 Automatic Annotation by Object Tracking
Appendix C Object-pair Correlation Matrix
Appendix D Key-frames Extraction
D. 1 Feature-based Representation and Similarity Measures .
D. 2 Threshold Selection
Appendix E Audio Features
Reference
《时空视频检索》重点挖掘了视频的时空关系，探索了利用机器学习的方法进行视频切割、语义分类。《时空视频检索》分七章，阐明了图像的各种特性，论述了视频的特征，系统介绍了视频的时空逻辑关系、视频的统计分析方法，研究了如何捕捉视频的时空特性，如何利用人工智能神经网络进行视频切割，如何训练计算机“学会”用人类的思维进行视频语义分类、检索。各章节撰写排列体现了从简到繁、由浅入深、从理论到实际、从技术到系统的特点。
《时空视频检索》可以作为高等学校信号与图像处理、计算机科学、机器学习、人工智能、机器视觉等领域的研究生教材和参考书，也可以作为在这些领域从事相关工作的高级科学技术人员的参考书。
| 书籍详细信息 | |||
| 书名 | 时空视频检索站内查询相似图书 | ||
| 9787811336115 如需购买下载《时空视频检索》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN | |||
| 出版地 | 哈尔滨 | 出版单位 | 哈尔滨工程大学出版社 |
| 版次 | 1版 | 印次 | 1 |
| 定价(元) | 36.0 | 语种 | 英文 |
| 尺寸 | 23 × 19 | 装帧 | 平装 |
| 页数 | 印数 | ||
时空视频检索是哈尔滨工程大学出版社于2010.4出版的中图分类号为 TP391.41 的主题关于 数字图象处理－英文 的书籍。