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| 編輯推薦： |
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本书为作者于中国传媒大学攻读博士期间及长期研究的科研成果，并依托于国家重大课题，不仅是立体视觉领域知识和技术的总结及整合，作为专著更重要的是深入研究和创新的成果。能为对立体视觉，尤其是双目立体视频感兴趣的读者对该领域的学习和应用提供有力的帮助。
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| 內容簡介： |
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本书系统的阐述了基于内容的双目立体视频检索的方法和技术，以检索实现流程为主线，重点从双目立体视频技术原理以及深度图提取、特征提取、片段匹配、特征索引等方面进行创新方法和技术介绍，从而为读者扩充相关领域知识及实践应用提供支持。 为了让读者能够系统化地了解和实践相关知识和技术，本书不仅包括了详细的理论叙述，而且包含了具体的算法设计过程，以便为读者提供更详尽的参考。 本书既可作为高等院校数字媒体类、计算机类、通信类相关专业本科生、研究生的学习用书，也可作为软件开发技术人员的培训用书，还可作为相关从业者职业技能提升的参考资料。
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| 關於作者： |
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段峰峰 副教授，硕士生导师；人民网舆情数据中心、人民邮电出版社新媒体人才培养系列教材专家委员会委员；主要研究方向为新媒体技术、视频与图像检索、数据分析与可视化、文化数字化。近五年主持（包括已完成）国家社科基金项目1项、省部级课题3项、厅局级课题2项、校级课题4项、横向课题2项，发表EI源刊论文4篇、CSCD核心期刊论文2篇、EI检索会议论文2篇、北大中文核心期刊论文1篇、其它刊物论文多篇，参编教材1部，获授权发明专利1项、授权软件著作权1项。
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| 目錄：
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第1章 绪论 001
1.1 研究背景 002
1.2 研究目的及思路 002
1.3 研究内容 003
1.4 研究创新之处 005
第2章 基于内容的立体视频检索技术综述 009
2.1 引言 010
2.2 基于内容的深度提取技术 013
2.3 基于内容的结构分析技术 020
2.4 基于内容的特征提取技术 023
2.5 基于内容的语义标注技术 027
2.6 基于内容的相似匹配技术 027
2.7 基于内容的特征索引技术 029
第3章 立体视觉资源分类 033
3.1 引言 034
3.2 基于结构类别的立体视觉资源分类 034
3.2.1 不同存储形式的立体视觉资源 034
3.2.2 不同编码格式的立体视觉资源 036
3.2.3 不同结构格式的立体视觉资源 037
3.3 基于显示方式的立体视觉资源分类 045
3.3.1 不同显示原理的立体视觉资源 045
3.3.2 不同显示分辨率的立体视觉资源 051
3.3.3 不同视差类型的立体视觉资源 052
3.4 基于内容类型的立体视觉资源分类 053
第4章 双目立体视频可视化生成及存储 055
4.1 引言 056
4.2 双目立体视频可视化生成 056
4.2.1 双目立体视频可视化生成参数控制 056
4.2.2 双目立体视频可视化生成方式 058
4.3 双目立体视频资源存储 060
4.3.1 双目立体视频资源存储模式 060
4.3.2 双目立体视频资源非重复存储 062
4.3.3 双目立体视频资源编目入库 065
第5章 双目立体视频时空一致性深度图序列提取 069
5.1 引言 070
5.2 双目立体视频及深度估计 070
5.2.1 双目立体视频及原理 070
5.2.2 基于图割算法的深度估计 074
5.3 基于LKOFWH的深度图序列时间一致性处理 076
5.3.1 LKOFWH相似性约束 077
5.3.2 关联约束优化求解 079
5.3.3 实验结果及分析 079
5.4 基于JBTAD的深度图序列空间一致性处理 081
5.4.1 图像空间一致性原理 081
5.4.2 基于JBTAD的空间一致性处理 082
5.4.3 实验结果及分析 082
第6章 双目立体视频结构分析及特征提取 085
6.1 引言 086
6.2 基于STFC的双目立体视频镜头分割 086
6.2.1 时空特征提取及帧差计算 087
6.2.2 帧差特征选择及量化 089
6.2.3 三维空间特征聚类 089
6.2.4 实验结果及分析 092
6.3 基于子镜头分割的双目立体视频关键帧提取 098
6.3.1 子镜头分割 098
6.3.2 关键帧提取 099
6.4 基于PCA-HODG的双目立体视频深度图特征提取 099
6.4.1 基于预设窗口的特征提取 101
6.4.2 基于滑动窗口的特征检测与提取 103
6.4.3 实验结果及分析 104
6.5 双目立体视频关键帧颜色特征提取及融合 106
6.5.1 颜色特征提取 106
6.5.2 特征归一化与融合 107
6.5.3 实验结果及分析 107
第7章 基于相似关键帧关联矩阵的双目立体视频片段匹配 109
7.1 引言 110
7.2 双目立体视频相似性度量 110
7.2.1 双目立体视频相似层次 110
7.2.2 双目立体视频相似要素 111
7.2.3 双目立体视频相似模式 112
7.3 基于IM-SKF的双目立体视频片段匹配 113
7.3.1 基于相似关键帧关联矩阵的视觉相似度 115
7.3.2 基于线性拟合最大公共子序列的时序相似度 116
7.3.3 基于相似关键帧交叉相似性的语义相似度 117
7.3.4 立体视频片段相似度计算 118
7.3.5 实验结果及分析 119
7.4 基于聚类和密度的双目立体视频匹配结果重排序 123
7.4.1 基于聚类的排序 123
7.4.2 基于密度的排序 124
7.4.3 实验结果及分析 124
第8章 基于混合网格多后缀树分层聚类的双目立体视频特征索引 129
8.1 引言 130
8.2 基于HGMST-HC的双目立体视频特征索引的构建 130
8.2.1 信息层特征优化 132
8.2.2 局部层特征聚类 133
8.2.3 全局层索引表构建 135
8.2.4 实验结果及分析 136
第9章 基于内容的双目立体视频检索系统实现 139
9.1 引言 140
9.2 系统框架设计 140
9.2.1 系统逻辑架构设计 140
9.2.2 系统功能架构设计 141
9.2.3 系统算法流程设计 142
9.3 系统开发与实现 143
9.3.1 后台资源入库模块开发与实现 144
9.3.2 前台资源检索模块开发与实现 149
参考文献 151
后记 161
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