Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2004 多媒体信息处理进展 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Nakamura, Yuichi; Satoh, Shin'ichi; Aizawa, Kiyoharu

出品人:

页数:785

译者:

出版时间:2004-12

价格:949.20元

装帧:

isbn号码:9783540239857

丛书系列:

图书标签:

多媒体
信息处理
图像处理
视频处理
模式识别
计算机视觉
数据挖掘
机器学习
PCM2004
人工智能

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具体描述

跨越视听疆界：数字内容的多维探索与革新在信息爆炸的时代，我们每天都在与海量多媒体内容打交道。从高清电影到互动游戏，从在线课程到社交媒体上的瞬间分享，这一切都依赖于背后先进的多媒体信息处理技术。本书并非聚焦于某一个具体的会议文献集，而是旨在全面而深入地探讨多媒体信息处理领域的前沿进展和未来趋势，为读者勾勒出一幅跨越视听疆界、探索数字内容多维度的宏大图景。第一部分：多媒体信息的感知与采集——捕捉真实世界的脉搏万事万物皆始于“感知”。多媒体信息处理的第一步，便是如何准确、高效地捕捉我们赖以生存和交流的真实世界。 1. 图像与视频的“慧眼”：传统的数字相机和摄像机虽然普及，但如何让机器真正“看懂”并理解我们所拍摄的内容，却是技术革新的关键。本部分将深入剖析新一代图像传感器技术，例如量子点传感器、事件相机（event-based cameras）等，它们如何突破传统像素矩阵的限制，实现更高的动态范围、更低的功耗，甚至捕捉人类肉眼无法察觉的光线变化。我们将探讨计算摄影学（Computational Photography）的最新进展，如何通过软件算法与硬件的协同，实现单反级的景深控制、超分辨率成像、低光照增强，以及在极端环境下（如水下、太空）的高质量图像采集。 2. 声音的“灵耳”：声音是信息传递的另一重要维度。从环境声的采样到特定声源的识别，声音处理技术的进步至关重要。我们将研究定向麦克风阵列技术，如何精确定位声源并抑制噪声，实现清晰的语音通话和录音。同时，基于深度学习的声景（Soundscape）分析技术将是重点，它能够识别和理解复杂的声学环境，例如城市交通噪声、自然界的声音模式，甚至应用于智能家居和城市管理。音频空间化（Spatial Audio）和全息声（Holographic Audio）技术也将被深入探讨，它们如何打破传统立体声的局限，为用户带来沉浸式的听觉体验。 3. 新型传感器的融合：除了视觉和听觉，我们还能通过更多方式感知世界。惯性测量单元（IMU）、触觉传感器（haptic sensors）、甚至生物信号传感器（如脑电图EEG、肌电图EMG）的融合，为多媒体信息的采集提供了更丰富的数据源。例如，通过IMU数据与视频结合，可以实现更精准的动作捕捉和虚拟现实（VR）/增强现实（AR）中的交互；触觉反馈技术的发展，则让数字世界的“触感”变得更加真实。第二部分：多媒体信息的理解与分析——赋予数据生命与智慧采集到的原始数据仅仅是起点，真正的挑战在于如何让机器理解这些数据所蕴含的信息，并从中提取有价值的洞察。 1. 视觉内容的深度挖掘：图像和视频的“看懂”是人工智能领域的核心课题。我们将聚焦于基于深度学习的计算机视觉技术。这包括但不限于：目标检测与识别的飞跃：探讨最新的卷积神经网络（CNN）和Transformer模型在精准、快速识别图像和视频中的物体、人脸、场景等方面的突破，以及在自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等领域的应用。语义分割与实例分割的精细化：如何让机器精确区分图像中的每一个像素属于哪一个物体，并进一步区分同一类别的不同实例，这对于图像编辑、虚拟试衣、机器人导航等至关重要。动作识别与事件检测的智能推断：从视频序列中理解人物的行为、事件的发生，例如识别跌倒、打架、运动比赛中的关键时刻等，这在体育分析、安防预警、内容审核等领域有着广泛的应用。图像与视频生成的前沿：生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）等技术如何实现逼真的图像和视频生成，包括风格迁移、内容编辑、动画制作等，为创意产业带来革命性的变化。 2. 听觉信息的语义理解：声音不仅仅是波形，它承载着丰富的信息。语音识别与自然语言处理（NLP）的融合：如何让机器准确地将口语转化为文字，并理解文字背后的意图，这使得智能助手、语音搜索、会议记录等应用日益成熟。声纹识别与身份认证：利用声音的独特性进行身份验证，在安全领域发挥着越来越重要的作用。音乐信息检索与分析：如何根据音乐的旋律、节奏、风格进行检索，甚至自动生成音乐，为音乐产业和个人娱乐提供新的可能。环境声事件的分类与识别：识别特定的环境声音，如警报声、玻璃破碎声、婴儿哭声等，用于智能家居安全和紧急响应。 3. 多模态信息的融合与推理：现实世界的信息往往是多模态的，视觉、听觉、文本、传感器数据等相互补充，共同构成一个完整的场景。本部分将深入探讨如何将不同模态的信息进行有效融合，实现更深层次的理解。视觉问答（Visual Question Answering, VQA）：让机器能够回答与图像或视频相关的问题，例如“图中有什么动物？”、“这个人正在做什么？”。图文生成（Image Captioning & Text-to-Image Generation）：自动为图像或视频生成文字描述，或者根据文字描述生成逼真的图像。情境感知与用户行为预测：结合多方面信息，理解用户当前所处的环境和状态，预测用户的下一步行为，为个性化服务提供支持。第三部分：多媒体信息的交互与呈现——连接虚拟与现实的桥梁理解了信息，我们还需要一种有效的方式与之交互，并将处理后的信息以最直观、最吸引人的方式呈现出来。 1. 沉浸式体验的构建：虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）技术的发展，正在彻底改变我们与数字世界的互动方式。 VR/AR内容创作与渲染：探讨实时渲染技术、3D模型构建、空间音频集成等，如何创造逼真的虚拟环境和叠加在现实世界上的数字信息。自然人机交互：从手势识别、眼球追踪到全身动作捕捉，研究如何让用户能够以更自然、更直观的方式与VR/AR系统进行交互。沉浸式教育与培训： VR/AR在模拟手术、危险操作训练、历史场景重现等领域的应用，极大地提升了学习效率和安全性。 2. 交互式可视化与信息表达：如何将复杂的数据转化为易于理解和操作的视觉形式，是信息可视化追求的目标。动态数据可视化：探讨如何利用动画、交互式图表等技术，实时展示和探索海量数据。信息叙事与故事化：如何将数据转化为引人入胜的故事，增强信息的传播力和影响力。个性化推荐与用户体验优化：基于用户行为和偏好，提供个性化的内容推荐和交互方式，提升用户满意度。 3. 新型显示与感知技术：除了传统的屏幕，我们还需要思考未来信息的呈现方式。全息显示技术：探索如何实现真正的三维立体图像显示，将数字信息“浮现”在真实空间中。触觉反馈与情感交互：研究如何通过触觉反馈让用户“感受”数字信息，甚至模拟情感交流，为远程互动和人机协作带来新的可能。脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）的初步探索：虽然仍处于早期阶段，但BCI技术预示着未来信息交互的终极形态，即直接通过思维进行控制和交流。第四部分：多媒体信息的存储、传输与安全——构建高效可靠的数字基石海量多媒体数据的处理和应用，离不开高效、可靠的存储和传输机制，以及至关重要的安全保障。 1. 存储技术的革新：随着数据量的激增，传统的存储方式面临挑战。更高密度、更低功耗的存储介质：探讨固态硬盘（SSD）技术的持续演进，以及DNA存储、光存储等下一代存储技术的潜力。分布式存储与云计算：云计算的普及使得多媒体数据的存储和访问更加灵活和高效，我们将关注其架构和优化。数据压缩与编码的极致优化：如何在不显著牺牲视觉和听觉质量的前提下，最大程度地减小多媒体文件的大小，以降低存储和传输成本。 2. 高速、低延迟的传输网络： 5G、Wi-Fi 6/7等新一代通信技术，为多媒体内容的实时传输提供了可能。边缘计算与内容分发网络（CDN）：将计算和存储能力推向网络边缘，减少延迟，提升用户体验，特别是在直播、VR/AR等实时性要求高的应用场景。低功耗广域网（LPWAN）与物联网（IoT）通信：探讨如何为海量物联网设备上的多媒体数据传输提供支持。 3. 数据安全与隐私保护：在享受多媒体技术便利的同时，数据安全和个人隐私的保护变得愈发重要。数字水印与内容认证：如何对多媒体内容进行标记，以追溯其来源，防止篡改，并识别伪造内容。加密与访问控制技术：确保多媒体数据在存储和传输过程中的机密性，防止未经授权的访问。差分隐私与联邦学习：在不暴露原始数据的前提下，利用分散在各处的数据进行模型训练，保护用户隐私。对抗性攻击与防御：探讨针对AI模型（如图像识别、语音识别）的攻击手段，以及相应的防御策略。结语：本书所涵盖的领域，并非孤立的技术分支，而是相互渗透、相互促进的有机整体。从感知到理解，从交互到呈现，再到支撑这一切的存储、传输与安全，多媒体信息处理技术正以前所未有的速度发展，深刻地改变着我们的生活、工作、学习和娱乐方式。未来的多媒体信息处理，将更加智能、更加沉浸、更加个性化，并将在各行各业催生出无限的创新可能。本书旨在激发读者对这一前沿领域的兴趣，并为有志于投身其中的研究者和从业者提供一个全面而深入的视角，共同探索数字内容世界的无限未来。