具體描述
內容簡介
《視覺大數據基礎與應用》是視頻大數據處理領域的著作。為使讀者全麵瞭解海量視頻分析與搜索的基礎知識及應用方法，本書首先介紹海量視頻概論、海量視頻模型、海量視頻管理和海量視頻分析等相關基礎知識，然後具體闡述麵嚮大數據的大規模人臉搜索係統、麵嚮高清卡口的車輛車牌與車標等信息搜索係統、暴力行為檢測係統、可疑行為檢測係統、海量視頻摘要係統和海量視頻管控平颱等典型的海量視頻分析與搜索實例，並將海量視頻分析與搜索領域的新技術和新成果貫穿於全文的描述之中。《視覺大數據基礎與應用》主要適用於從事海量視頻分析與處理領域的應用開發和工程施工技術人員閱讀。
目錄
第1章 海量視頻概述1.1 視覺大數據
1.2 關鍵技術
1.3 應用領域
1.4 挑戰與發展
第2章 海量視頻模型
2.1 HSV顔色模型
2.2 膚色模型
2.3 形狀模型
2.4 人體可變形模型
2.5 混閤高斯模型
2.6 概率圖模型
2.7 感興趣區域模型（ROI）
2.8 視覺顯著性模型
2.9 多分辨率模型
2.10 視覺詞袋模型
2.11 視頻語義模型
第3章 海量視頻管理
3.1 視頻數據庫
3.1.1 海量視頻數據
3.1.2 麵嚮對象的海量視頻數據庫
3.2 集中式視頻數據庫
3.3 分布式視頻數據庫
3.3.1 基於Hadoop的視頻數據庫
3.3.2 MapReduce模型
3.4 博世視頻管理係統
3.5 微博視頻管理係統
3.6 VOD視頻點播及管理係統
第4章 海量視頻分析
4.1 Harris描述子
4.2 SIFT描述子
4.3 K均值聚類方法
4.4 K近鄰法
4.5 SVM方法
4.6 BP網絡
4.7 多感知器模型
4.8 捲積神經網絡（CNN）
4.9 AdaBoost方法
4.10 模擬退火方法
4.11 遺傳方法
第5章 大規模人臉搜索係統
5.1 概述
5.2 人臉檢測
5.2.1 人臉檢測方法分類
5.2.2 基於Adaboost的人臉檢測
5.3 人臉特徵提取
5.3.1 PCA方法
5.3.2 LDA方法
5.3.3 Kernel方法
5.4 人臉特徵比對
5.4.1 典型的度量方法
5.4.2 典型的分類器
5.5 “大海撈針”人臉搜索係統
5.5.1 體係結構
5.5.2 關鍵技術
5.5.3 算法僞代碼
5.5.4 性能評價
5.5.5 係統搜索效果
第6章 高清卡口車輛信息搜索係統
6.1 車輛信息搜索
6.2 車牌搜索子係統
6.2.1 車牌搜索概述
6.2.2 車牌區域定位
6.2.3 車牌字符分割
6.2.4 索車牌字符識彆
6.3 車標搜索子係統
6.3.1 車標定位
6.3.2 車標搜索
第7章 暴力行為檢測係統
7.1 暴力行為
7.2 暴力行為檢測
7.2.1 係統框架
7.2.2 行為數據庫
7.2.3 評價指標
7.3 基於對象層次的暴力行為檢測係統
7.4 基於光流變化的暴力行為檢測係統
7.5 基於運動著色的暴力行為檢測係統
第8章 可疑行為檢測係統
8.1 可疑行為
8.2 可疑行為檢測
8.3 基於軌跡特徵的可疑行為檢測係統
8.3.1 係統結構
8.3.2 人體目標檢測
8.3.3 軌跡建模
8.3.4 軌跡特徵提取
8.3.5 軌跡特徵分類
8.4 基於運動方嚮的可疑行為檢測係統
8.4.1 係統流程
8.4.2 背景邊緣模型
8.4.3 前景幀判斷
8.4.4 行為特徵描述
8.4.5 SVM分類
8.5 基於形狀特徵的可疑行為檢測係統
第9章 海量視頻摘要係統
9.1 視頻摘要
9.2 視頻摘要過程
9.3 特徵提取和錶示
9.3.1 顔色特徵提取
9.3.2 紋理特徵提取
9.3.3 形狀特徵提取
9.3.4 運動特徵提取
9.3.5 音頻特徵提取
9.4 典型係統
第10章 海量視頻管控平颱
10.1 平颱要求
10.2 平颱架構
10.3 平颱組成
10.4 平颱服務器
10.5 平颱功能
10.5.1 視頻監控與迴放
10.5.2 視圖無縫融閤功能
10.5.3 大規模人臉等目標監測
10.5.4 異常行為檢測
10.5.5 海量視頻摘要
10.5.6 高清卡口車輛信息搜索
10.6 平颱應用
前言/序言
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