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視頻行為分析與情感計(jì)算

視頻行為分析與情感計(jì)算

定 價(jià):¥118.00

作 者: 王瀚漓,易云
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787030728876 出版時(shí)間: 2022-10-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  視頻行為分析與情感計(jì)算是視頻內(nèi)容分析領(lǐng)域的兩個(gè)重要研究方向;其中,視頻行為分析是為了理解視頻中所發(fā)生的行為,視頻情感計(jì)算以分析視頻中蘊(yùn)含的情感為研究目標(biāo),二者緊密關(guān)聯(lián)?!兑曨l行為分析與情感計(jì)算》結(jié)合作者自身的相關(guān)研究工作,系統(tǒng)地介紹視頻行為分析與情感計(jì)算的主要概念、基本原理、典型方法以及國際上有關(guān)研究的新成果和新動(dòng)向?!兑曨l行為分析與情感計(jì)算》介紹的主要內(nèi)容包括視頻行為分析與情感計(jì)算的基本概念和發(fā)展概況、視頻內(nèi)容分析中常用的光流計(jì)算方法、視頻行為識別方法、時(shí)域視頻行為檢測和時(shí)空域視頻行為檢測方法以及視頻情感計(jì)算方法。

作者簡介

暫缺《視頻行為分析與情感計(jì)算》作者簡介

圖書目錄

目錄 
第1章 緒論 1 
1.1 引言 1 
1.2 視頻行為分析 1 
1.3 視頻情感計(jì)算 3 
第2章 光流計(jì)算 4 
2.1 概述 4 
2.2 光流數(shù)據(jù)集 6 
2.2.1 Yosemite數(shù)據(jù)集 6 
2.2.2 Middlebury數(shù)據(jù)集 6 
2.2.3 Sintel數(shù)據(jù)集.6 
2.2.4 KITTI數(shù)據(jù)集 8 
2.2.5 FlyingChairs數(shù)據(jù)集 8 
2.2.6 FlyingThings3D數(shù)據(jù)集 9 
2.2.7 Monkaa數(shù)據(jù)集 10 
2.2.8 Driving數(shù)據(jù)集 10 
2.3 光流計(jì)算性能指標(biāo) 11 
2.4 光流計(jì)算挑戰(zhàn) 12 
2.5 傳統(tǒng)光流計(jì)算方法 12 
2.5.1 基于梯度的光流計(jì)算方法 12 
2.5.2 基于匹配的光流計(jì)算方法 14 
2.6 基于深度學(xué)習(xí)的光流計(jì)算方法 16 
2.6.1 編碼器-譯碼器結(jié)構(gòu) 16 
2.6.2 基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的光流計(jì)算方法 16 
2.6.3 基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的光流計(jì)算方法 26 
2.7 光流計(jì)算方法性能對比分析 29 
2.8 光流的應(yīng)用 33 
第3章 視頻行為識別 36 
3.1 概述 36 
3.2 視頻行為識別數(shù)據(jù)集 37 
3.2.1 KTH數(shù)據(jù)集 38
3.2.2 Weizmann數(shù)據(jù)集 39 
3.2.3 IXMAS數(shù)據(jù)集 39 
3.2.4 UIUC數(shù)據(jù)集 39 
3.2.5 Hollywood2數(shù)據(jù)集 39 
3.2.6 YouTube數(shù)據(jù)集 40 
3.2.7 Olympic Sports數(shù)據(jù)集 40 
3.2.8 TV Human Interaction數(shù)據(jù)集 40 
3.2.9 HMDB51數(shù)據(jù)集 41 
3.2.10 UCF50數(shù)據(jù)集 41 
3.2.11 UCF101數(shù)據(jù)集 42 
3.2.12 Sports-1M數(shù)據(jù)集 42 
3.2.13 THUMOS數(shù)據(jù)集 43 
3.2.14 ActivityNet數(shù)據(jù)集 43 
3.2.15 ACT數(shù)據(jù)集 43 
3.2.16 Charades數(shù)據(jù)集 44 
3.2.17 YouTube-8M數(shù)據(jù)集 44 
3.2.18 20BN-something-something數(shù)據(jù)集 45 
3.2.19 FCVID數(shù)據(jù)集 45 
3.2.20 Kinetics數(shù)據(jù)集 45 
3.3 視頻行為識別性能指標(biāo) 46 
3.4 基于特征設(shè)計(jì)的行為識別方法 47 
3.4.1 局部特征描述 48 
3.4.2 特征向量編碼 56 
3.4.3 行為類別預(yù)測 60 
3.5 基于深度學(xué)習(xí)的行為識別方法 61 
3.5.1 有監(jiān)督視頻表示學(xué)習(xí) 62 
3.5.2 無監(jiān)督視頻表示學(xué)習(xí) 72 
3.6 視頻行為識別方法性能對比分析 81 
第4章 時(shí)域視頻行為檢測 83 
4.1 概述 83 
4.2 時(shí)域視頻行為檢測數(shù)據(jù)集 84 
4.2.1 Coffee-and-Cigarettes數(shù)據(jù)集85 
4.2.2 DLSBP數(shù)據(jù)集 85 
4.2.3 MSR-II數(shù)據(jù)集 86 
4.2.4 GTEA數(shù)據(jù)集 86
4.2.5 KSCGR數(shù)據(jù)集 86 
4.2.6 MPII-Cooking數(shù)據(jù)集 88 
4.2.7 50Salads數(shù)據(jù)集 89 
4.2.8 THUMOS數(shù)據(jù)集 90 
4.2.9 ActivityNet數(shù)據(jù)集 91 
4.2.10 MPII-Cooking2數(shù)據(jù)集 93 
4.2.11 MultiTHUMOS數(shù)據(jù)集 94 
4.2.12 MEXaction2數(shù)據(jù)集 95 
4.2.13 Charades數(shù)據(jù)集 96 
4.2.14 MERL Shopping數(shù)據(jù)集 97 
4.2.15 TVSeries數(shù)據(jù)集 98 
4.2.16 HACS數(shù)據(jù)集 99 
4.3 時(shí)域視頻行為檢測性能指標(biāo) 100 
4.3.1 精確率 101 
4.3.2 召回率 101 
4.3.3 平均召回率 101 
4.3.4 曲線下面積 101 
4.3.5 平均精確率 102 
4.3.6 終得分 102 
4.4 時(shí)域視頻行為檢測方法 102 
4.4.1 基于滑動(dòng)窗口的方法 102 
4.4.2 基于分段檢測的方法 107 
4.4.3 基于時(shí)域提案的方法 113 
4.4.4 基于端對端的方法 126 
4.5 時(shí)域視頻行為檢測方法性能對比分析 131 
第5章 時(shí)空域視頻行為檢測 133 
5.1 概述 133 
5.2 時(shí)空域視頻行為檢測數(shù)據(jù)集 134 
5.2.1 UCF-Sports數(shù)據(jù)集 134 
5.2.2 MSR-II數(shù)據(jù)集 135 
5.2.3 UCF101數(shù)據(jù)集 135 
5.2.4 LIRIS-HARL數(shù)據(jù)集 136 
5.2.5 J-HMDB數(shù)據(jù)集 137 
5.2.6 Hollywood2Tubes數(shù)據(jù)集 138 
5.2.7 DALY數(shù)據(jù)集 139
5.2.8 AVA數(shù)據(jù)集 140 
5.3 時(shí)空域視頻行為檢測性能指標(biāo) 141 
5.3.1 準(zhǔn)確率 141 
5.3.2 接收者操作特性曲線 141 
5.3.3 平均最佳重疊度 142 
5.4 傳統(tǒng)時(shí)空域視頻行為檢測方法 142 
5.4.1 基于判別單元的方法 143 
5.4.2 基于密集軌跡的方法 145 
5.4.3 基于可變部件的方法 147 
5.4.4 基于層級分割的方法 149 
5.4.5 基于超像素體的方法 151 
5.5 基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空域視頻行為檢測方法 154 
5.5.1 基于分段檢測的方法 154 
5.5.2 基于管提案的方法 171 
5.6 時(shí)空域視頻行為檢測方法性能對比分析 178 
第6章 視頻情感計(jì)算 181 
6.1 概述 181 
6.2 心理學(xué)情感模型 182 
6.3 視頻情感計(jì)算數(shù)據(jù)集 184 
6.3.1 DEAP數(shù)據(jù)集 184 
6.3.2 VideoEmotion數(shù)據(jù)集 184 
6.3.3 LIRIS-ACCEDE數(shù)據(jù)集 185 
6.3.4 EEV數(shù)據(jù)集 186 
6.4 視頻情感計(jì)算性能指標(biāo) 186 
6.5 基于特征設(shè)計(jì)的視頻情感計(jì)算方法 187 
6.5.1 視覺特征提取 187 
6.5.2 音頻特征提取 192 
6.5.3 情感模型學(xué)習(xí) 195 
6.6 基于深度學(xué)習(xí)的視頻情感計(jì)算方法 196 
6.6.1 增強(qiáng)型多模深度玻爾茲曼機(jī) 196 
6.6.2 多模深度回歸貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 199 
6.6.3 自適應(yīng)融合循環(huán)網(wǎng)絡(luò) 201 
6.7 視頻情感計(jì)算方法性能對比分析 203 
結(jié)束語 206 
參考文獻(xiàn) 208 
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