多媒体情报处理技术 栾悉道,谢毓湘,老松杨 9787118106695 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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栾悉道，谢毓湘，老松杨 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118106695

商品编码：10502448204

包装：平装

出版时间：2016-05-01

书名：	多媒体情报处理技术
作者：	栾悉道,谢毓湘,老松杨
ISBN：	9787118106695
出版社：	国防工业出版社
定价：	50.00元

其他信息（ 仅供参考，以实物为准）
开本：16开	装帧：平装
出版时间：2016-05-01	版次：1
页码：	字数：

内容简介

栾悉道、谢毓湘、老松杨编*的《多媒体情报处理技术》讲述多媒体情报处理的技术和方法。全书共分6章，主要内容包括绪论、图像情报的处理、视频情报的处理、音频情报的处理、多源情报的融合处理以及多媒体情报检索。本书首先从图像、视频、音频等典型多媒体情报的角度讲述多媒体情报处理基本概念和技术方法，在此基础上介绍如何进行多媒体情报的融合处理以及多媒体情报检索应用。 本书可作为情报处理以及计算机应用类教材，也可供从事多媒体情报处理、多媒体信息系统等计算机应用类相关专业技术人员学习参考。

图书目录

章 绪论 1.1 情报基础 1.1.1 情报的定义及属性 1.1.2 情报分类 1.1.3 情报作用 1.2 多媒体情报概念 1.2.1 多媒体情报的定义与分类 1.2.2 多媒体情报的特征 1.3 多媒体情报处理 1.3.1 多媒体情报处理的流程 1.3.2 多媒体情报处理的研究内容与关键技术第2章 图像情报处理 2.1 图像情报处理基础 2.1.1 图像情报的概念 2.1.2 图像情报处理的内容 2.1.3 图像情报处理的应用领域 2.2 图像特征提取 2.2.1 图像基础 2.2.2 颜色特征提取 2.2.3 形状特征提取 2.2.4 纹理特征提取 2.2.5 空间关系特征提取 2.2.6 局部不变特征提取 2.2.7 语义特征提取 2.3 图像分类 2.3.1 图像分类面临的技术挑战 2.3.2 图像分类方法 2.4 图像识别 2.4.1 字幕检测与识别 2.4.2 人脸检测与识别第3章 音频情报处理 3.1 音频情报处理基础 3.1.1 数字音频相关概念 3.1.2 音频情报的特点及分析 3.2 音频特征提取 3.2.1 音频短时处理技术 3.2.2 线性预测技术 3.2.3 同态处理与倒谱分析 3.2.4 音频特征 3.3 音频分段与分类 3.3.1 音频的类型及特征 3.3.2 语音的物理特征及判别算法 3.3.3 音乐的物理特征及判别算法 3.3.4 噪声的特征及判别 3.3.5 静音的物理特征及判别算法 3.3.6 含背景声音的语音判别 3.4 语音识别 3.5 语音合成 3.6 音频情报处理特殊应用第4章 视频情报处理 4.1 视频情报处理基础 4.1.1 视频的基本概念 4.1.2 视频的参数 4.1.3 视频文件格式 4.1.4 视频处理的术语 4.2 新闻视频处理 4.2.1 视频分割 4.2.2 视频摘要 4.2.3 故事关联分析 4.3 监控视频处理 4.3.1 运动目标检测 4.3.2 运动目标跟踪 4.3.3 运动目标分类第5章 多源情报融合处理 5.1 情报的多源性分析 5.2 信息融合技术概述 5.2.1 信息融合的基本概念 5.2.2 信息融合的基本原理 5.2.3 信息融合的技术和方法 5.3 多种媒体融合的内容分析 5.3.1 多媒体融合分析的方法论 5.3.2 多媒体融合分析系统的体系结构 5.3.3 多媒体融合分析模型 5.3.4 多媒体融合分析若干问题的讨论 5.4 多源情报的特征融合处理 5.4.1 文本情报融合处理 5.4.2 视频多模态特征融合处理 5.5 多源情报的组织 5.5.1 分类组织法 5.5.2 统计分析技术 5.5.3 数据可视化技术第6章 多媒体情报检索 6.1 基于内容检索 6.1.1 基于内容检索的概念 6.1.2 基于内容检索系统的一般结构 6.1.3 基于内容检索的过程及指标 6.2 语义鸿沟问题 6.3 图像情报检索 6.3.1 图像检索的语义模型 6.3.2 基于颜色的检索 6.3.3 基于形状的检索 6.3.4 基于纹理的检索 6.3.5 相关反馈技术 6.4 视频情报检索 6.4.1 基于框架的查询 6.4.2 基于浏览的方法 6.5 音频情报检索 6.5.1 基于声学特征的声音检索 6.5.2 基于逻辑特征的声音检索 6.5.3 基于模板的音频检索参考文献

文摘|序言

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作者介绍

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数字化浪潮下的信息交互与知识构建：现代多媒体情报处理技术概览 在信息爆炸与数字化浪潮席卷全球的今天，海量多媒体数据已成为知识生产、传播与应用的核心载体。从高清影像到沉浸式音频，从交互式模型到虚拟现实体验，多媒体的形态日益丰富，其蕴含的情报价值也愈发凸显。如何有效地从这些庞杂、多样且动态的数据中提取、组织、分析并应用有价值的信息，已成为衡量一个组织或个体信息处理能力的关键。本书《多媒体情报处理技术》正是聚焦于这一时代需求，深入探讨了一系列旨在应对挑战、挖掘机遇的先进技术与方法。 本书的研究范畴涵盖了多媒体情报处理的多个核心维度，旨在为读者提供一个系统、全面的认识。我们首先从多媒体数据的理解与表征入手。这包括了对图像、视频、音频、文本等不同模态数据进行精细化分析的基础理论与关键技术。例如，在图像处理领域，本书将详细阐述从像素层面的特征提取，到高级语义理解的演进过程，包括但不限于边缘检测、纹理分析、颜色空间转换、形状识别、物体检测与分割等经典与前沿算法。在视频处理方面，则会深入探讨运动估计、场景切换检测、目标跟踪、行为识别等技术，揭示视频数据的时间序列特性如何被有效捕捉与利用。对于音频数据，本书会介绍语音识别、声纹识别、音乐信息检索等关键技术，以及如何从声音信号中提取具有辨识度的信息。文本作为多媒体的重要组成部分，其自然语言处理（NLP）技术贯穿始终，包括分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、文本摘要生成等，为理解多媒体内容中的文字信息提供了强大的支撑。 更重要的是，本书强调多模态信息的融合与协同。在现实世界中，信息往往不是孤立存在的，而是以多种形式交织在一起。例如，一部电影既包含视觉信息，也包含听觉信息和情节叙述。如何将这些异构数据源进行有效的整合，提取出更深层次、更全面的情报，是多媒体情报处理的核心挑战之一。本书将详细介绍各种多模态融合策略，包括早期融合（在特征层级合并不同模态信息）、晚期融合（在决策层级组合不同模态的预测结果）以及混合融合等。我们将探讨如何利用注意力机制、跨模态对齐、图神经网络等先进模型，实现不同模态信息之间的有效交互与互补，从而提升情报的准确性和完整性。例如，通过将视频中的视觉场景描述与背景音乐的风格相结合，能够更准确地判断出影片的情感基调；将图像中的物体信息与相关的文本描述进行匹配，能够更有效地进行图像检索或生成更具信息量的图像标题。 其次，本书着重探讨了大规模多媒体数据的组织、检索与管理。随着数据量的指数级增长，如何高效地存储、索引和检索海量多媒体信息，成为实际应用中的关键瓶颈。本书将深入研究各种多媒体数据库技术，包括但不限于特征向量索引、近似最近邻搜索（ANN）算法、散列编码（Hashing）技术等，以实现对海量数据的快速访问和精准检索。我们将讨论如何构建高效的元数据管理系统，如何利用本体论和知识图谱来组织和关联多媒体信息，从而支持更复杂的查询和推理。此外，本书还将介绍基于内容的多媒体检索（CBIR）技术，它允许用户通过提供示例图像、音频或文本来查找相似的多媒体内容，而无需依赖传统的关键词匹配。 在情报分析与挖掘方面，本书提供了丰富的理论基础和实践指导。一旦多媒体数据被理解、融合和组织起来，接下来的关键是如何从中挖掘出有价值的情报。本书将涵盖多种高级分析技术，包括但不限于： 模式识别与分类： 如何识别多媒体数据中的隐藏模式，并将相似的内容进行分组，例如，对视频进行内容分类（新闻、体育、娱乐等），对图像进行风格分类（风景、人像、静物等）。 异常检测： 如何在海量数据中识别出不寻常或异常的模式，这对于安全监控、金融欺诈检测等方面至关重要。 主题建模与趋势分析： 如何从大量文本或视频内容中发现潜在的主题，并分析这些主题随时间的变化趋势，这对于市场研究、舆情分析等具有重要意义。 知识图谱构建与推理： 如何从多媒体内容中提取实体、关系和事件，构建结构化的知识图谱，并利用图谱进行智能推理，为更高级别的决策提供支持。 情感与意图分析： 如何从文本、语音甚至视频表情中识别用户的情感状态和潜在意图，这对于个性化推荐、用户体验优化等方面具有广泛应用。 本书还将特别关注多媒体情报处理的应用实践，通过一系列典型的应用场景来展示这些技术如何解决现实世界的问题。这些应用场景包括但不限于： 智能安防与监控： 如何利用视频分析技术进行行为识别、异常事件检测、人脸识别等，提升公共安全水平。 媒体内容分析与推荐： 如何对新闻、视频、音乐等媒体内容进行深度理解，为用户提供个性化的内容推荐，优化用户体验。 智慧医疗与健康监测： 如何利用医学影像分析、生理信号监测等技术，辅助疾病诊断、健康评估与预后预测。 虚拟现实与增强现实（VR/AR）应用： 如何处理和生成高质量的3D模型、空间音频等，构建沉浸式交互体验。 智能交通与自动驾驶： 如何利用车载传感器获取的视觉、激光雷达等数据，进行环境感知、障碍物检测、路径规划等。 电子商务与用户画像： 如何分析用户在电商平台上的浏览、点击、购买行为，结合商品的多媒体信息，进行精准营销和用户画像构建。 此外，本书还将探讨多媒体情报处理的伦理与社会影响。随着技术的不断发展，数据隐私、算法偏见、信息茧房等问题日益突出。本书将引导读者思考如何在追求技术进步的同时，确保技术的公平性、透明性和可信赖性，从而促进技术的可持续发展和社会福祉。 本书的读者对象广泛，包括从事信息科学、计算机科学、人工智能、数字媒体技术等领域的科研人员、工程师、学生，以及对多媒体数据分析与应用感兴趣的行业从业者。通过阅读本书，读者将能够： 深入理解多媒体数据处理的原理与核心技术。 掌握多模态信息融合与协同的关键方法。 学习大规模多媒体数据的组织、检索与管理策略。 熟悉多样化的多媒体情报分析与挖掘技术。 了解多媒体情报处理在各个领域的典型应用。 引发对技术伦理与社会影响的深入思考。 总之，《多媒体情报处理技术》是一本面向未来、聚焦前沿的著作，它不仅是对现有技术的梳理与总结，更是对未来信息处理方向的探索与展望。我们相信，通过掌握本书所介绍的知识与技能，读者将能更好地驾驭数字化时代的洶涌浪潮，从海量多媒体数据中发掘出具有战略价值的情报，赋能创新，驱动进步。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，与其说是在学习，不如说更像是一场与领域内顶尖专家的深度对话。作者们在阐述复杂概念时，总是能用一种出人意料的清晰和生动来包装那些枯燥的数学模型和算法流程。我记得有几处描述，他们引用了一些非常巧妙的比喻，一下子就把我从概念的迷雾中解救出来。这绝不是那种生硬地把论文摘要拼凑起来的书，而是真正融入了多年教学和研究经验的结晶。特别是关于数据预处理和特征工程的那几个章节，他们不仅仅是告诉我们“该做什么”，更重要的是解释了“为什么这么做”，这种对底层逻辑的深挖，让我对后续更高级的主题有了更坚实的基础。书中的图表绘制得非常精美，关键信息点突出，逻辑流向一目了然，这对于理解那些环环相扣的技术流程至关重要。读完一章，常常会有一种茅塞顿开的满足感，而不是疲惫感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种略带复古的米黄色纸张，拿在手里沉甸甸的，仿佛能感受到作者们对知识的敬畏与匠心。我尤其喜欢封面那种简洁却富有设计感的排版，虽然内容是技术性的，但外在的呈现却充满了艺术气息。刚拿到手的时候，我花了很长时间去翻阅目录和前言，能感受到作者团队在知识体系构建上的严谨性。他们似乎并不是简单地堆砌各种技术名词，而是试图构建一个完整且逻辑清晰的知识框架，从基础理论到实际应用都有所涉及。这种用心良苦的编排，对于初学者来说无疑是一盏明灯，能够少走很多弯路。而且，从书中的一些细节处理，比如术语的首次出现和注解的详尽程度，就能看出编者对读者群体的深度考量。这本书的厚度也足够让人安心，感觉这是一部可以伴随我度过漫长学习阶段的“武功秘籍”，而不是那种读完一次就束之高阁的快餐读物。从图书的物理形态来看，它完全符合一本经典教材应有的分量和气质。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节组织逻辑，简直是教科书级别的范本。它采取了一种螺旋上升的学习路径，初级概念的引入非常温和，随着章节的推进，难度和复杂度会逐步增加，但每次增加的量都是可控的，就像是攀登一座设计精妙的金字塔。我最欣赏的一点是，作者们非常注重知识点之间的关联性，读到后面章节时，会时不时地发现它巧妙地呼应了前面某个章节的讨论，这种前后呼应的设计，极大地增强了知识的系统性和记忆的持久性。它不像有些书籍那样，每章都是孤立的知识点集合。阅读体验非常流畅，我甚至可以清晰地感觉到自己大脑中构建的知识网络正在一步步地变得更加致密和坚固。对于那些希望系统性掌握该领域知识体系的读者而言，这本书提供的学习路径无疑是最优解之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度达到了一个令人赞叹的平衡点。我发现它既没有沦为纯粹的理论堆砌，也没有为了追求时髦而肤浅地罗列最新的热点技术。它更像是一部扎根于坚实基础的“内功心法”。对于那些在工作中遇到瓶颈，想要深挖技术本质的工程师来说，这本书提供了绝佳的理论支撑。我特别欣赏其中对一些经典算法的重新审视，作者们从新的角度去剖析其优缺点和适用场景，这为我们解决实际问题提供了更丰富的工具箱。此外，书中对于理论模型的数学推导部分处理得非常得体，该严谨的地方一丝不苟，但又不会让非数学专业出身的读者感到畏惧，总能适当地穿插一些解释性的文字来引导读者理解推导背后的直觉意义。整体感觉是，作者们对这个领域的理解已经达到了“炉火纯青”的地步，能够将复杂性转化为可理解的简洁性。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我一开始对这种经典教材抱有一丝怀疑，担心它会过于陈旧，跟不上当前技术迭代的速度。然而，这本书的生命力在于它抓住了信息处理领域永恒不变的核心原理。虽然技术日新月异，但底层的信号处理、信息论基础、以及高效的数据结构设计等核心知识，依然是万变不离其宗的。这本书恰恰在这些基石上打下了最牢固的烙印。我发现，即便是最近新兴的一些技术，其背后的影子也能在这本书的某个章节中找到源头。这使得这本书的保值性极高，我可以确信未来几年它都将是我的案头常备工具书。它教会我的不是如何使用某个特定的库函数，而是如何像一个真正的“信息科学家”那样去思考和设计系统，这种思维方式的培养，是任何时效性强的技术手册都无法比拟的宝贵财富。