| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考,以到貨標的為正確資訊。 印行年月:202309*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況,謝謝。 台灣(台北市)在地出版社,每筆交易均開具統一發票,祝您中獎最高1000萬元。 書名:可視媒體大數據的智能處理技術與系統 ISBN:9787313258991 出版社:上海交通大學 著編譯者:馬利莊 陳玉瓏 李啟明 頁數:469 所在地:中國大陸 *此為代購商品 書號:1589733 可大量預訂,請先連絡。 內容簡介 信息與網路用戶爆炸式增長,促進了可視媒體大數據相關技術的高速發展。可視媒體的應用得到了廣泛拓展,成為人類信息存儲、承載、展現的重要方式。然而,存儲空間、硬體設備、計算資源等不足,使得可視媒體大數據的發展亟需新技術支撐。本書面向可視媒體大數據的智能處理技術與系統,圍繞智能壓縮技術、畫質增強技術、編輯與處理技術、質量評價、結構分析技術、人臉大數據分析與處理技術、智能服務技術以及人臉大數據智能處理等核心問題展開深入研究,重點介紹了可視媒體大數據應用的產學研重大創新與應用成果。本書的研究內容符合人們對網路可視媒體大數據深度開發的迫切需要和國家重大發展戰略,對推動我國多媒體與影視文化內容產業的發展具有重大理論研究與應用意義。本書適合可視媒體領域的學者和技術人員參考,也可作為相關研究方向的研究生教材。目錄 1 緒論1 1 引言 1 2 研究現狀 1 2 1 智能壓縮技術 1 2 2 畫質增強技術 1 2 3 編輯與處理技術 1 2 4 質量評價 1 2 5 結構分析技術 1 2 6 人臉大數據分析與處理技術 1 2 7 智能服務技術 1 3 本書的主要貢獻和成果 參考文獻 2 可視媒體大數據的智能壓縮技術 2 1 引言 2 2 圖像壓縮 2 2 1 圖像壓縮演算法 2 2 2 JPEG圖像壓縮演算法 2 3 質量評價 2 3 1 圖像質量主觀評價方法 2 3 2 圖像質量客觀評價方法 2 4 定製化重壓縮 2 4 1 演算法框架 2 4 2 初始化 2 4 3 圖像重編碼 2 4 4 客觀質量評估 2 4 5流程式控制制 2 4 6 主觀評價 2 4 7 定製服務 2 5 本章小結 參考文獻 3 可視媒體大數據的畫質增強技術 3 1 引言 3 2 邊緣銳化 3 2 1 銳度增強概述 3 2 2 銳度特徵表示 3 2 3 基於相似度計算的梯度變換 3 2 4 梯度域圖像重建 3 2 5 基於銳度分佈的評價模型 3 3 去運動模糊 3 3 1 去運動模糊概述 3 3 2 銳度增強 3 3 3 特徵邊選擇 3 3 4 模糊核估計 3 3 5 快速反卷積計算 3 3 6 實驗結果 3 4 增強優化 3 4 1 增強模型 3 4 2 字典訓練 3 4 3 稀疏重建 3 4 4 實驗結果 3 5 本章小結 參考文獻 4 可視媒體大數據的編輯與處理技術 4 1 引言 4 2 圖像縮放 4 2 1 圖像縮放技術研究現狀 4 2 2 基於形狀感知的小縫裁剪圖像縮放方法 4 2 3 基於縫裁剪和變形的圖像縮放方法 4 2 4 視頻縮放技術研究現狀 4 2 5 基於縫裁剪的逐幀優化視頻縮放方法 4 3 摳圖技術 4 3 1 圖像摳圖技術研究現狀 4 3 2 基於透明度摳圖的統一框架 4 3 3 視頻摳圖技術研究現狀 4 3 4 摳圖統一框架在視頻中的應用 4 4融合技術 4 4 1 圖像融合技術研究現狀 4 4 2 視頻融合技術研究現狀 4 4 3 基於優化3D均值坐標的視頻融合演算法 4 5 本章小結 參考文獻 5 可視媒體大數據的結構分析技術 5 1 引言 5 2 顯著性圖提取 5 2 1 圖像顯著性檢測技術研究現狀 5 2 2基於粗粒度的貝葉斯模型顯著性檢測演算法 5 2 3 視頻顯著性技術研究方向 5 3 本徵分解 5 3 1 基於L。稀疏優化的本徵圖像分解 5 3 2 基於多尺度度量和稀疏性的本徵圖像分解 5 4 本章小結 參考文獻 6 人臉大數據的檢測與配准技術 6 1 引言 6 2 人臉檢測 6 2 1 人臉檢測演算法的分類 6 2 2常用的人臉檢測公開數據集 6 3 人臉配准 6 3 1 人臉配准演算法的分類 6 3 2 常用的人臉配准公開數據集 6 3 3 人臉配准演算法舉例 6 4 本章小結 參考文獻 7 人臉大數據的驗證與識別技術 7 1 引言 7 2 研究現狀 7 3 基於Sigmoid函數的非線性人臉驗證 7 3 1 相關工作 7 3 2 演算法思想 7 3 3 實驗結果 7 3 4 總結與討論 7 4 本徵年齡無關人臉識別方法EARC 7 4 1 相關工作 7 4 2 演算法思想 7 4 3 實驗結果 。7 4 4 總結與討論 7 5 基於魯棒特徵編碼的年齡無關人臉識別方法FMEM 7 5 1 演算法思想 7 5 2 實驗結果 7 5 3 總結與討論 7 6 本章小結 參考文獻 8 可視媒體大數據的智能服務系統 8 1 引言 8 2 大數據智能服務平台 8 2 1 研究背景 8 2 2 詳細研究內容 8 2 3 技術創新點 8 2 4 用戶單位評價 8 3 大數據智能壓縮系統 8 3 1 研究背景 8 3 2 研究目標 8 3 3 研究內容 8 3 4 研究方法 8 4 可視媒體大數據的應用示範 8 4 1 具體應用情況 8 4 2 微眾銀行 8 5 本章小結 參考文獻 索引 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢,查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號,我們即儘速上架。 |