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出版者:

作者:Sebe, Nicu (EDT)/ Liu, Yuncai (EDT)/ Zhuang, Yueting (EDT)/ Huang, Thomas S. (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:89.95

装帧:

isbn号码:9783540734161

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体分析
• 内容挖掘
• 机器学习
• 数据挖掘
• 图像处理
• 视频处理
• 音频处理
• 模式识别
• 人工智能
• 信息检索

好的，这是一部关于数字媒体理解与数据挖掘的著作的简介，它专注于一个与“多媒体内容分析与挖掘”主题相近但又不完全重合的领域：《高级计算机视觉与深度学习在复杂场景理解中的应用》。 --- 图书简介：《高级计算机视觉与深度学习在复杂场景理解中的应用》 作者： [此处可填写真实的或虚构的专家姓名] 出版社： [此处可填写真实的或虚构的出版社名称] 出版年份： 2024年 核心内容概述 本书《高级计算机视觉与深度学习在复杂场景理解中的应用》深入探讨了当代计算机视觉领域的前沿技术，特别侧重于如何利用深度神经网络（DNNs）解决现实世界中高维度、高动态范围和信息密集的复杂场景理解问题。它并非一本基础的图像处理入门读物，而是面向具有一定机器学习和信号处理背景的研究人员、高级工程师以及攻读相关学科的硕士或博士研究生。本书的核心目标是构建一个从原始传感器数据到高层语义理解的完整、可解释的系统框架。 全书共分六个部分，涵盖了从基础理论、关键算法到实际系统部署的各个环节，强调了鲁棒性、实时性和跨模态融合的重要性。 --- 第一部分：复杂场景的感知基础与数据挑战 本部分首先界定了“复杂场景”的内涵，包括但不限于光照变化剧烈、遮挡严重、目标尺度差异巨大以及动态环境下的场景。 第1章：超越传统特征的表示学习： 详细分析了手工特征（如SIFT、HOG）的局限性，引入了自适应特征学习的必要性。重点阐述了多尺度特征融合网络（MSFFN）的设计原则，以及如何通过注意力机制优化特征的判别力。 第2章：高动态范围（HDR）与低光照成像的鲁棒性处理： 讨论了传统色彩空间在极端光照下的失效问题。深入介绍了基于生成对抗网络（GANs）的图像增强模型，特别是用于实时去除噪声和恢复细节的残差学习框架。本章强调了域适应性（Domain Adaptation）在光照不变性建模中的作用。 第3章：大规模场景数据的组织与合成： 鉴于真实世界数据的稀疏性和标注成本，本章探讨了如何构建大规模、高保真的合成数据集。内容包括神经辐射场（NeRF）的最新变体在合成训练数据中的应用，以及如何利用物理渲染引擎（如Unreal Engine/Unity）生成具有精确物理属性的训练样本，以解决现实数据偏差问题。 --- 第二部分：深度模型架构的演进与优化 本部分集中探讨了支撑现代视觉理解的核心网络结构，并着重于如何针对复杂任务进行架构级别的创新。 第4章：高效的骨干网络与稀疏化技术： 介绍最新的轻量级骨干网络（如EfficientNet V3, Vision Transformers的最新变体），并详细讲解了模型剪枝、量化和知识蒸馏在边缘设备部署中的实践，目标是在保持高精度的同时，显著降低计算开销。 第5章：注意力机制的深入解析与空间-时间建模： 超越标准的自注意力机制，本章深入研究了图神经网络（GNNs）在建模场景中对象间非局部关系的应用。重点介绍了如何设计跨时间步的循环注意力模块，以有效处理视频序列中的长程依赖性，这对运动预测至关重要。 第6章：可解释性与因果推理在视觉中的引入（XAI-Vision）： 鉴于高风险应用的需求，本章讨论了当前模型“黑箱”的风险。详细介绍如Grad-CAM、SHAP值等技术在解释模型决策路径上的局限性，并提出了基于因果图的模型构建方法，以区分相关性与真正的因果驱动因素。 --- 第三部分：复杂场景理解的核心任务 本部分是全书的技术核心，聚焦于高难度环境下的三大关键理解任务。 第7章：密集场景下的实例分割与遮挡解决： 区别于简单的语义分割，本章聚焦于实例级别的高精度分离。探讨了基于Query的分割模型（如DETR的变体）如何应对密集堆叠和严重遮挡的情况。特别关注了3D边界框估计与2D掩模预测的联合优化策略。 第8章：时空动态分析与异常事件检测： 针对视频流，本章阐述了如何从连续帧中提取有意义的运动轨迹和行为模式。内容包括流形学习在动作识别中的应用，以及如何训练模型来识别“未见过的”或“罕见的”异常行为，而非仅仅分类预定义的事件。 第9章：多模态融合与情境推理： 强调了仅依赖视觉信息往往不足以理解复杂场景。本章介绍了将文本描述（如自然语言指令）或传感器数据（如LiDAR点云）无缝整合到视觉处理流程中的方法。重点讨论了跨模态对齐的度量学习框架，以及如何利用外部知识库增强场景理解的常识性。 --- 第四部分：从识别到交互：具身智能与决策制定 本部分将视角从被动分析转向主动交互，探索视觉信息如何驱动机器人的决策和行动。 第十章：深度强化学习在场景导航中的应用： 探讨了如何将复杂的视觉输入编码成适用于强化学习（RL）的状态表示。内容包括基于内在奖励机制（Intrinsic Motivation）的探索策略，以及如何利用模仿学习（Imitation Learning）加速RL代理在现实环境中的收敛速度。 第十一章：三维重建与语义地图构建： 介绍了视觉-惯性里程计（VIO）与基于学习的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的结合。重点讲解了如何利用深度学习提高位姿估计的精度，并实时构建包含几何和语义信息的3D环境地图，这对于自动驾驶和机器人操作至关重要。 --- 第五部分：评估体系与前沿挑战 本部分探讨了当前评估指标的不足，并展望了未来的研究方向。 第十二章：超越像素级指标的评估体系： 批评了传统准确率指标在复杂场景下的代表性不足。提出了基于用户体验、计算效率和鲁棒性的综合评估框架，并讨论了对抗性攻击的防御策略。 第十三章：面向通用人工智能的视觉系统构建： 总结了实现真正通用场景理解（General Scene Understanding）所需克服的障碍，包括对物理世界的直觉理解、长期记忆的整合以及跨领域知识迁移的能力。 --- 适读人群与本书特色 本书的撰写风格严谨、逻辑清晰，理论阐述与工程实现紧密结合。每章末尾均附有关键公式推导和在主流框架（PyTorch/TensorFlow）下的伪代码实现示例。本书的独特之处在于，它系统性地整合了生成模型、几何重建和决策科学在复杂视觉系统中的应用，为读者提供了一个从数据到智能体行动的完整知识体系。它不是关于“内容分类”或“特征提取”的基础手册，而是关于“如何让机器像人一样理解并适应动态、多变环境”的深度技术指南。

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