Advances in Multimedia Information Processing - PCM 2008 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Huang, Yueh-Min Ray (EDT)/ XU, Changsheng (EDT)/ Cheng, Kuo-Sheng (EDT)/ Yang, Jar-Ferr Kevin (EDT)/

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:1150.00 元

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isbn号码:9783540897958

丛书系列:

图书标签:

• Multimedia
• Information Processing
• PCM
• 2008
• Image Processing
• Video Processing
• Audio Processing
• Pattern Recognition
• Computer Vision
• Data Mining
• Machine Learning
• Signal Processing

数字媒体前沿技术研讨会论文集：超越2008年的信息处理新范式 本书简介： 本论文集汇集了全球顶尖研究者在多媒体信息处理领域，特别是在2008年之后所取得的一系列突破性进展与创新性见解。本书聚焦于当前数字内容爆炸式增长背景下，处理、理解、检索和保护海量多媒体数据的核心挑战与新兴解决方案。内容涵盖了从底层信号处理算法的精进，到高层语义理解模型的革新，再到面向新兴应用场景（如移动计算、大规模分布式存储）的系统架构优化。本书旨在为该领域的学术研究人员、高级工程师以及行业决策者提供一个全面、深入、具有前瞻性的技术概览，勾勒出数字媒体信息处理的未来发展蓝图。 第一部分：深度学习驱动的视觉内容理解与增强 本部分深入探讨了自2008年以来，特别是深度卷积神经网络（CNNs）和随后的Transformer架构在计算机视觉领域带来的革命性影响。 1.1 视觉表征学习的范式转变 本章详细分析了从传统手工特征（如SIFT, HOG）向大规模监督和自监督学习表征的演变路径。重点介绍了在ImageNet等大型数据集上预训练模型的有效性，以及如何利用对比学习（如SimCLR, MoCo）在没有密集标签的情况下，学习到更具泛化能力的底层视觉特征。讨论了特征的迁移性及其在低资源或特定领域数据集上的适应性挑战与解决方案。 1.2 细粒度图像识别与场景理解 超越传统的物体分类，本节关注于更高层次的视觉推理能力。详细阐述了细粒度识别（Fine-Grained Recognition）中，模型如何区分相似类别（如不同品种的鸟类或汽车型号）的微妙视觉差异。同时，深入研究了场景图生成（Scene Graph Generation, SGG）的技术，即模型如何不仅识别场景中的物体，还能准确描述物体间的空间和语义关系，为更复杂的视觉问答（VQA）和自动驾驶环境感知奠定了基础。 1.3 视频理解与时空建模 随着视频数据的普及，对动态内容的高效处理成为关键。本章探讨了用于视频动作识别和时间定位的先进三维卷积网络（3D-CNNs）及混合模型。特别关注了长视频序列的处理挑战，如长距离依赖关系建模（使用Recurrent Neural Network或更先进的自注意力机制），以及如何实现高效的实时视频流分析。内容还包括了视频事件检测与异常行为识别，这些技术对于安防监控和体育分析至关重要。 1.4 图像与视频生成：从GANs到扩散模型 本章聚焦于生成模型的前沿进展。详细剖析了生成对抗网络（GANs）的架构演变（如Progressive GANs, StyleGANs），及其在高质量人脸合成、图像修复和超分辨率重建方面的应用。更重要的是，本部分引入了近年来占据主导地位的扩散概率模型（Diffusion Models），解释了其采样过程的稳定性、多样性和在文本到图像生成（如DALL-E 2, Stable Diffusion）中的核心机制，并探讨了其在视频生成中的初步尝试。 第二部分：音频、语音与自然语言的跨模态融合 本部分关注听觉信息处理的精度提升以及与其他信息模态的有效融合。 2.1 高质量语音合成与克隆 本节回顾了语音合成（Text-to-Speech, TTS）技术从参数合成向深度学习驱动的端到端模型的飞跃。重点介绍了基于Tacotron和WaveNet/WaveGlow等声码器（Vocoder）的高保真、自然流畅的语音生成方法。此外，详细讨论了零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）语音克隆技术，即在极少量目标说话人数据下，模型如何保持说话人的音色和情感特征。 2.2 鲁棒性语音识别与声源分离 针对真实世界中复杂的声学环境，本章探讨了提高自动语音识别（ASR）系统鲁棒性的方法。内容包括了深度学习在噪声抑制、混响消除和远场语音增强中的应用。同时，深入分析了盲源分离（Blind Source Separation）的技术，特别是针对多人交谈场景下的声源分离算法，及其在会议记录和智能助手唤醒机制中的优化。 2.3 跨模态信息检索与对齐 本部分强调了视觉、文本和音频数据之间的深层语义关联。探讨了如何构建统一的嵌入空间，以实现跨模态的检索任务，例如使用文本描述检索特定视频片段。核心内容在于如何解决模态间固有的差异性（如时间同步、语义粒度不一）来有效地对齐和融合信息，这对于构建高效的知识图谱和多媒体内容推荐系统至关重要。 第三部分：安全、隐私与信息隐藏技术的发展 随着多媒体内容的广泛传播，保护其完整性、真实性和用户隐私变得空前重要。 3.1 媒体取证与深度伪造检测 本章深入剖析了针对合成媒体（如Deepfakes）的检测技术。研究了基于传统信号处理残差分析、到基于深度神经网络检测生成模型指纹的方法。重点讨论了如何识别视频中不一致的眨眼频率、面部几何扭曲或声音时间戳异常，以及如何构建能够抵抗对抗性攻击的取证模型。 3.2 数据隐私保护下的多媒体处理 本节关注如何在不暴露原始数据的前提下进行有效的媒体分析。详细介绍了同态加密（Homomorphic Encryption）在模型推理中的应用潜力，以及联邦学习（Federated Learning）在分散式多媒体数据集（如用户手机上的照片集）上训练模型的架构和挑战。此外，还探讨了差分隐私（Differential Privacy）在发布汇总统计数据时的应用，以防止个体用户身份被反向工程识别。 3.3 鲁棒性数字水印与版权保护 本章超越了简单的可见水印，专注于不可见、高容量且对常见攻击（如压缩、裁剪、滤波）具有高鲁棒性的嵌入技术。讨论了如何利用深度神经网络的可学习嵌入和提取机制来设计更具适应性的水印方案，特别是针对流媒体和区块链环境下的内容溯源需求。 第四部分：高效能计算与新兴平台上的部署 本部分着眼于如何将复杂的多媒体算法高效地部署到资源受限或大规模分布式环境中。 4.1 模型轻量化与边缘计算优化 本章探讨了将大型深度学习模型压缩并部署到移动设备或嵌入式系统上的策略。内容包括模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization，如INT8/INT4推理）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）的应用案例。讨论了特定硬件（如NPU、DSP）的加速技术如何影响模型架构设计，以实现低延迟、低功耗的实时媒体处理。 4.2 分布式流处理架构与弹性伸缩 针对物联网和大规模视频监控产生的实时数据流，本节分析了基于Apache Kafka, Flink, Spark Streaming等技术栈构建的弹性、容错的多媒体数据管道。重点讨论了如何设计高效的状态管理机制，以支持复杂的时序分析（如视频事件链式检测），并确保系统在负载波动下仍能维持服务质量。 4.3 区块链与去中心化内容分发 本章探索了分布式账本技术在多媒体领域的新兴应用。讨论了如何使用区块链来记录媒体内容的元数据、所有权和使用权限，以建立一个透明、防篡改的版权管理系统。同时，分析了内容分发网络（CDN）与去中心化存储（如IPFS）相结合的潜力，以增强媒体访问的抗审查性和弹性。 总结与展望： 本书的每一章都基于最新的研究成果，共同描绘了多媒体信息处理领域在后2008时代的技术版图。本书的核心价值在于系统性地展示了如何利用更强大的计算能力、更精妙的网络架构和更深入的理论洞察，来解决当前数字世界中复杂多变的媒体数据挑战。读者将获得构建下一代智能媒体系统所需的关键知识和技术路线图。

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