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智能视频数据处理与挖掘9787563564446

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作者梁美玉

出版社北京邮电大学出版社有限公司

ISBN9787563564446

出版时间2021-08

装帧平装

开本16开

定价48元

货号11528279

上书时间2024-11-18

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商品描述
作者简介

梁美玉，博士，硕士生导师，北京邮电大学计算机学院副教授。2014—2016年间在北京邮电大学做博士后研究工作，出站后留校工作。主要研究方向为人工智能、跨媒体数据挖掘、计算机视觉等。主持了国家自然科学基金面上项目、青年科学基金项目等，并先后参加了多项国家和省部级科研项目，包括国家重点研发项目、973课题、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金重大国际合作研究项目、国家自然科学基金重大研究计划项目、863课题等。



目录
第1章绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究现状

1.2.1视频超分辨率重建方法的研究现状

1.2.2视频去噪方法的研究现状

1.2.3视频异常事件检测方法的研究现状

1.2.4视频异常事件识别方法的研究现状

参考文献

第2章相关技术

2.1稀疏字典学习

2.1.1低秩矩阵的生成

2.1.2低秩矩阵的分解

2.2视频的时空相似性学习

2.3视频特征提取

2.3.1运动目标检测

2.3.2背景建模方法

2.3.3行为特征表示

2.4基于深度学习模型的视频超分辨率重建

2.4.1基于深度卷积神经网络的超分辨率重建算法概述

2.4.2深度卷积神经网络在超分辨率重建算法中的应用

2.5视频异常事件检测

2.5.1基于深度学习的异常事件检测方法

2.5.2基于稀疏表示的异常事件检测方法

2.6视频异常事件识别

本章小结

参考文献

第3章基于残差卷积神经网络的视频去噪

3.1基于残差卷积神经网络的视频去噪算法框架

3.2基于残差卷积神经网络的视频去噪算法实现

3.2.1基于低秩矩阵分解的稀疏字典去噪

3.2.2残差图像预处理

3.2.3卷积神经网络训练

3.2.4基于残差卷积神经网络的视频去噪算法的实现步骤

3.3实验结果及分析

3.3.1实验一：不同噪声方差下对随机噪声的去噪效果对比实验

3.3.2实验二：相同噪声方差下对不同噪声的去噪效果对比实验

本章小结

参考文献

第4章基于半耦合字典学习和时空非局部相似性的视频超分辨率重建

4.1引言

4.2视频超分辨率重建观测模型

4.3基于非局部相似性的超分辨率重建

4.4基于半耦合字典学习和时空非局部相似性的视频超分辨率重建算法

4.4.1 CNLSR算法研究动机

4.4.2 CNLSR算法框架

4.4.3 CNLSR算法数学模型

4.4.4CNLSR算法描述

4.4.5CNLSR算法步骤

4.5实验结果与分析

4.5.1实验数据集

4.5.2客观评价指标

4.5.3实验结果与分析

本章小结

参考文献・

第5章基于深度学习和时空特征自相似性的视频超分辨率重建

5.1引言

5.2基于深度学习和时空特征相似性的视频超分辨率重建算法

5.2.1 DLSS-VSR算法研究动机

5.2.2 DLSS-VSR算法框架

5.2.3 DLSS-VSR算法数学模型

5.2.4 DLSS-VSR算法描述

5.2.5 DLSS-VSR算法步骤

5.3实验结果与分析

5.3.1实验数据集

5.3.2客观评价指标

5.3.3实验结果与分析

本章小结

参考文献

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