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視頻行為分析與情感計算

作者：王瀚漓//易雲|責編:趙艷春//董素芹
出版社：科學
ISBN：9787030728876

出版日期：2022/10/01
裝幀：平裝
頁數：229

人民幣：RMB 118 元售價：元

內容大鋼

視頻行為分析與情感計算是視頻內容分析領域的兩個重要研究方向；其中，視頻行為分析是為了理解視頻中所發生的行為，視頻情感計算以分析視頻中蘊含的情感為研究目標，二者緊密關聯。本書結合作者自身的相關研究工作，系統地介紹視頻行為分析與情感計算的主要概念、基本原理、典型方法以及國際上有關研究的新成果和新動向。本書介紹的主要內容包括視頻行為分析與情感計算的基本概念和發展概況、視頻內容分析中常用的光流計算方法、視頻行為識別方法、時域視頻行為檢測和時空域視頻行為檢測方法以及視頻情感計算方法。
本書可作為高等院校電腦科學與技術、信息與通信工程、智能科學與技術、人工智慧等學科有關研究的專題閱讀材料或作為相關專業的研究生參考資料，也可供從事智能監控、視頻推薦、情感預測等領域研究工作的科學工作者和工程技術人員參考。

作者介紹

王瀚漓//易雲|責編:趙艷春//董素芹

第1章  緒論
  1.1  引言
  1.2  視頻行為分析
  1.3  視頻情感計算
第2章  光流計算
  2.1  概述
  2.2  光流數據集
    2.2.1  Yosemite數據集
    2.2.2  Middlebury數據集
    2.2.3  Sintel數據集
    2.2.4  KITTI數據集
    2.2.5  FlyingChairs數據集
    2.2.6  FlyingThings3D數據集
    2.2.7  Monkaa數據集
    2.2.8  Driving數據集
  2.3  光流計算性能指標
  2.4  光流計算挑戰
  2.5  傳統光流計算方法
    2.5.1  基於梯度的光流計算方法
    2.5.2  基於匹配的光流計算方法
  2.6  基於深度學習的光流計算方法
    2.6.1  編碼器-解碼器結構
    2.6.2  基於有監督學習的光流計算方法
    2.6.3  基於無監督學習的光流計算方法
  2.7  光流計算方法性能對比分析
  2.8  光流的應用
第3章  視頻行為識別
  3.1  概述
  3.2  視頻行為識別數據集
    3.2.1  KTH數據集
    3.2.2  Weizmann數據集
    3.2.3  IXMAS數據集
    3.2.4  UIUC數據集
    3.2.5  Hollywood2數據集
    3.2.6  YouTube數據集
    3.2.7  OlympicSports數據集
    3.2.8  TVHumanInteraction數據集
    3.2.9  HMDB51數據集
    3.2.10  UCF50數據集
    3.2.11  UCF101數據集
    3.2.12  Sports-1M數據集
    3.2.13  THUMOS數據集
    3.2.14  ActivityNet數據集
    3.2.15  ACT數據集
    3.2.16  Charades數據集
    3.2.17  YouTube-8M數據集
    3.2.18  20BN-something-something數據集
    3.2.19  FCVID數據集
    3.2.20  Kinetics數據集
  3.3  視頻行為識別性能指標

  3.4  基於特徵設計的行為識別方法
    3.4.1  局部特徵描述
    3.4.2  特徵向量編碼
    3.4.3  行為類別預測
  3.5  基於深度學習的行為識別方法
    3.5.1  有監督視頻表示學習
    3.5.2  無監督視頻表示學習
  3.6  視頻行為識別方法性能對比分析
第4章  時域視頻行為檢測
  4.1  概述
  4.2  時域視頻行為檢測數據集
    4.2.1  Coffee-and-Cigarettes數據集
    4.2.2  DLSBP數據集
    4.2.3  MSR-II數據集
    4.2.4  GTEA數據集
    4.2.5  KSCGR數據集
    4.2.6  MPII-Cooking數據集
    4.2.75  0Salads數據集
    4.2.8  THUMOS數據集
    4.2.9  ActivityNet數據集
    4.2.10  MPII-Cooking2數據集
    4.2.11  MultiTHUMOS數據集
    4.2.12  MEXaction2數據集
    4.2.13  Charades數據集
    4.2.14  MERL Shopping數據集
    4.2.15  TVSeries數據集
    4.2.16  HACS數據集
  4.3  時域視頻行為檢測性能指標
    4.3.1  精確率
    4.3.2  召回率
    4.3.3  平均召回率
    4.3.4  曲線下面積
    4.3.5  平均精確率
    4.3.6  終得分
  4.4  時域視頻行為檢測方法
    4.4.1  基於滑動窗口的方法
    4.4.2  基於分段檢測的方法
    4.4.3  基於時域提案的方法
    4.4.4  基於端對端的方法
  4.5  時域視頻行為檢測方法性能對比分析
第5章  時空域視頻行為檢測
  5.1  概述
  5.2  時空域視頻行為檢測數據集
    5.2.1  UCF-Sports數據集
    5.2.2  MSR-II數據集
    5.2.3  UCF101數據集
    5.2.4  LIRIS-HARL數據集
    5.2.5  J-HMDB數據集
    5.2.6  Hollywood2Tubes數據集
    5.2.7  DALY數據集

    5.2.8  AVA數據集
  5.3  時空域視頻行為檢測性能指標
    5.3.1  準確率
    5.3.2  接收者操作特性曲線
    5.3.3  平均最佳重疊度
  5.4  傳統時空域視頻行為檢測方法
    5.4.1  基於判別單元的方法
    5.4.2  基於密集軌跡的方法
    5.4.3  基於可變部件的方法
    5.4.4  基於層級分割的方法
    5.4.5  基於超像素體的方法
  5.5  基於深度學習的時空域視頻行為檢測方法
    5.5.1  基於分段檢測的方法
    5.5.2  基於管提案的方法
  5.6  時空域視頻行為檢測方法性能對比分析
第6章  視頻情感計算
  6.1  概述
  6.2  心理學情感模型
  6.3  視頻情感計算數據集
    6.3.1  DEAP數據集
    6.3.2  VideoEmotion數據集
    6.3.3  LIRIS-ACCEDE數據集
    6.3.4  EEV數據集
  6.4  視頻情感計算性能指標
  6.5  基於特徵設計的視頻情感計算方法
    6.5.1  視覺特徵提取
    6.5.2  音頻特徵提取
    6.5.3  情感模型學習
  6.6  基於深度學習的視頻情感計算方法
    6.6.1  增強型多模深度玻爾茲曼機
    6.6.2  多模深度回歸貝葉斯網路
    6.6.3  自適應融合循環網路
  6.7  視頻情感計算方法性能對比分析
結束語
參考文獻
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