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人工智能多媒體計算(微課版) 版權信息
- ISBN：9787115661708
- 條形碼：9787115661708 ; 978-7-115-66170-8
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能多媒體計算(微課版) 本書特色
1. 人工智能技術解決多媒體信息處理問題。
2. 注重人工智能算法應用，設計豐富案例進行分析。
3. 注重不同技術的對比與分析，提高學生創新思維和創新能力。
4. 配套資源豐富，全力支撐一線教學需求。
人工智能多媒體計算(微課版) 內容簡介
全書分為引言、理論基礎、媒體信息處理技術、多媒體融合和應用四大部分，主要內容包括多媒體信息處理概述、多媒體信息處理的基礎理論、多媒體文本信息處理 、多媒體語音信息處理和語音識別、多媒體圖像信息處理、動畫信息處理、圖形信息處理、視頻信息處理、跨媒體/融媒體信息處理、 多媒體信息融合系統、多媒體信息處理應用、多媒體信息處理的未來。 本書涵蓋了多媒體六大模態的概念、算法、系統及應用，適合數字媒體技術、計算機科學與技術、信息工程等專業學生學習，既可作為多媒體信息處理、多媒體技術、多媒體計算、多媒體應用等課程的教材，也可作為相關領域的參考書籍。
人工智能多媒體計算(微課版) 目錄
第 1章 人工智能多媒體計算概述 1
1.1 媒體與人工智能多媒體計算的基本概念 2
1.1.1 媒體定義及類型 2
1.1.2 數字媒體 3
1.1.3 多媒體及人工智能多媒體計算 3
1.2 人工智能多媒體計算的發展歷史 4
1.2.1 人工智能多媒體計算發展的第 1個里程碑：超文本 5
1.2.2 人工智能多媒體計算發展的第 2個里程碑：多媒體操作系統Alto 5
1.2.3 人工智能多媒體計算發展的第3個里程碑：多媒體計算機Amiga 6
1.2.4 人工智能多媒體計算發展的第4個里程碑：運動圖像壓縮MPEG-4標準 7
1.2.5 人工智能多媒體計算發展的第5個里程碑：iPod/iTunes及流媒體 8
1.2.6 人工智能多媒體計算發展的第6個里程碑：人工智能多媒體 10
1.2.7 人工智能多媒體計算發展的第7個里程碑：生成式融媒體 10
1.3 人工智能多媒體模態計算技術發展概述 11
1.3.1 人工智能多媒體文本信息計算的發展階段 12
1.3.2 人工智能多媒體語音信息計算的發展階段 13
1.3.3 人工智能多媒體圖像信息計算的發展階段 13
1.3.4 人工智能多媒體動畫信息計算的發展階段 14
1.3.5 人工智能多媒體圖形信息計算的發展階段 15
1.3.6 人工智能多媒體視頻信息計算的發展階段 16
1.4 人工智能多媒體計算的行業發展現狀 17
1.4.1 人工智能多媒體計算的產業結構 17
1.4.2 人工智能多媒體計算的應用領域 19
1.5 本章小結 20
習題 20
第 2章 人工智能多媒體計算的理論基礎 21
2.1 人工智能多媒體計算的數學基礎 21
2.1.1 微積分 21
2.1.2 線性代數 24
2.1.3 概率論 30
2.2 人工智能多媒體計算的信號處理基礎 33
2.2.1 信號 33
2.2.2 信號濾波 33
2.2.3 信號分析 34
2.3 人工智能多媒體計算的信息論基礎 36
2.3.1 香農通信系統模型 36
2.3.2 信息的度量 37
2.3.3 信源編碼 38
2.3.4 信道編碼 39
2.4 人工智能多媒體計算的人工智能基礎 40
2.4.1 機器學習 40
2.4.2 深度學習 45
2.5 本章小結 48
習題 48
第3章 人工智能多媒體文本信息計算 49
3.1 人工智能文本信息計算基礎及里程碑式成果 50
3.1.1 人工智能文本信息計算基礎 50
3.1.2 人工智能文本信息計算發展里程碑 51
3.2 人工智能文本信息計算算法 53
3.2.1 詞袋模型 53
3.2.2 詞頻-逆文檔頻率 54
3.2.3 潛在語義分析 55
3.2.4 知識圖譜 55
3.2.5 詞嵌入與Word2Vec 60
3.2.6 循環神經網絡/長短期記憶與序列到序列 62
3.3 現代人工智能文本信息計算算法：注意力機制與ChatGPT 65
3.4 人工智能文本信息計算應用：圖像描述生成 71
3.5 本章小結 72
習題 73
第4章 人工智能多媒體語音信息計算 74
4.1 人工智能語音信息計算基礎及發展里程碑 75
4.1.1 人工智能語音信息計算基礎 75
4.1.2 人工智能語音信息計算里程碑 79
4.2 人工智能語音信息計算算法 80
4.2.1 語音特征分析與梅爾頻率倒譜系數 80
4.2.2 語音識別與隱馬爾可夫模型 82
4.2.3 語音合成之基音同步疊加算法 86
4.2.4 語音壓縮與MP3算法 88
4.2.5 說話人識別與高斯混合模型 90
4.3 現代人工智能語音信息計算算法 91
4.3.1 語音通用與深度神經網絡 91
4.3.2 語音大模型與Whisper 93
4.4 人工智能語音信息計算應用：中文語音識別系統 93
4.5 本章小結 94
習題 95
第5章 人工智能多媒體圖像信息計算 96
5.1 人工智能圖像信息計算基礎和發展里程碑 97
5.1.1 視覺與圖像簡介 97
5.1.2 人工智能圖像信息計算發展里程碑 98
5.2 人工智能圖像信息計算算法 99
5.2.1 圖像邊緣檢測算法與Canny 99
5.2.2 圖像壓縮算法與JPEG 103
5.2.3 圖像復原算法與暗通道先驗 109
5.2.4 圖像識別算法與AlexNet 113
5.2.5 圖像生成算法與GAN 116
5.2.6 圖像目標檢測算法與YOLO 122
5.3 現代人工智能圖像信息計算算法：分割一切模型 125
5.4 人工智能圖像信息計算應用：圖像語義分割工具 126
5.5 本章小結 128
習題 128
第6章 人工智能多媒體動畫信息計算 129
6.1 人工智能動畫信息計算基礎及發展里程碑 130
6.1.1 人工智能動畫信息計算基礎 130
6.1.2 人工智能動畫信息計算里程碑 130
6.2 人工智能動畫信息計算處理算法 131
6.2.1 動畫關鍵幀插值與貝塞爾曲線 131
6.2.2 動作捕捉與光學動作捕捉算法 133
6.2.3 動畫路徑規劃算法與Dijkstra算法 135
6.2.4 骨骼動畫與蒙皮算法 136
6.2.5 動畫物理模擬與布料模擬算法 138
6.2.6 群體動畫算法與Flock-and-Boid模型 140
6.3 現代人工智能動畫信息計算算法：GANimation動畫生成 142
6.4 人工智能動畫信息計算應用：教育應用 143
6.5 本章小結 143
習題 144
第7章 人工智能多媒體圖形信息計算 145
7.1 人工智能圖形信息計算基礎及發展里程碑 146
7.1.1 人工智能圖形信息計算基礎 146
7.1.2 人工智能圖形信息計算發展里程碑 148
7.2 人工智能圖形信息計算基礎及發展里程碑 149
7.2.1 計算機圖形學的開端——Sketchpad的發明 149
7.2.2 圖形用戶界面 150
7.2.3 虛擬現實技術 153
7.2.4 圖形處理器 155
7.2.5 AR技術與Google Glass 164
7.3 現代人工智能圖形信息計算算法：NeRF/3D GS 166
7.3.1 圖形表達與NeRF 166
7.3.2 圖形渲染與3D GS 170
7.4 現代人工智能圖形信息計算應用：醫療場景 175
7.5 本章小結 177
習題 177
第8章 人工智能多媒體視頻信息計算 178
8.1 人工智能視頻信息計算基礎及發展里程碑 179
8.1.1 人工智能視頻信息計算簡介 179
8.1.2 人工智能視頻信息計算發展里程碑 181
8.2 人工智能視頻信息計算算法 183
8.2.1 模擬視頻與PAL 183
8.2.2 數字視頻與CCIR 601 184
8.2.3 數字視頻壓縮與MPEG-4 185
8.2.4 流媒體與iPod/iTunes 190
8.2.5 互聯網視頻與YouTube 192
8.2.6 短視頻與Musical.ly 194
8.3 現代人工智能視頻信息計算算法：Sora 196
8.4 現代人工智能視頻信息計算應用：手術場景分析 199
8.5 本章小結 199
習題 200
第9章 融媒體及生成式融媒體經典應用 201
9.1 生成式融媒體模型與GPT-4o 202
9.1.1 生成式融媒體基礎模型 202
9.1.2 GPT-4o 202
9.2 圖文生成式融媒體系統 203
9.3 通用生成式融媒體系統 204
9.4 生物學生成式融媒體系統 206
9.5 虛擬真實世界 210
9.6 本章小結 214
習題 214
第 10章 人工智能多媒體信息融合系統 215
10.1 人工智能多媒體信息融合系統概述 215
10.2 虛擬數字人系統 216
10.2.1 虛擬數字人的概念 216
10.2.2 虛擬數字人的發展 217
10.2.3 虛擬數字人的應用 218
10.2.4 虛擬數字人的未來趨勢 219
10.3 增強現實系統 219
10.3.1 增強現實的概念 220
10.3.2 HoloLens—從二維到三維的革新 220
10.3.3 Vision Pro—空間計算設備 221
10.3.4 增強現實的未來趨勢 222
10.4 沉浸式游戲系統 223
10.4.1 沉浸式游戲概述 223
10.4.2 虛擬現實游戲 223
10.4.3 增強現實游戲 225
10.4.4 元宇宙游戲 227
10.4.5 沉浸式游戲的未來趨勢 228
10.5 本章小結 229
習題 229
第 11章 人工智能多媒體計算的未來 230
11.1 多模態生成式多媒體 231
11.1.1 多模態生成式多媒體概述 231
11.1.2 文本生成模型的新進展 231
11.1.3 語音合成領域的突破 232
11.1.4 圖像、圖形生成模型的新突破 232
11.1.5 視頻、動畫生成技術的創新 233
11.1.6 多模態生成式多媒體的總結與未來展望 233
11.2 多媒體智能體 233
11.2.1 多媒體智能體的定義與意義 233
11.2.2 傳感器與自主行動響應 234
11.2.3 環境信息提取、分類與理解 235
11.2.4 內容編輯與創作 235
11.2.5 情感與語音內容分析 236
11.2.6 多媒體智能體發展的總結與未來展望 237
11.3 多媒體信息技術的發展潛力 237
11.3.1 多媒體信息技術概述 237
11.3.2 計算網絡云端化 237
11.3.3 交互顯示硬件 238
11.3.4 人工智能與多媒體內容 241
11.3.5 多媒體信息技術的總結與未來展望 241
11.4 多媒體安全與倫理 241
11.4.1 多媒體安全與倫理概述 241
11.4.2 隱私安全 241
11.4.3 技術安全與責任認定 242
11.4.4 算法偏見 242
11.4.5 就業問題與數字鴻溝 242
11.4.6 結語 243
11.5 本章小結 243
習題 243
參考文獻 244
后記 247
1.1 媒體與人工智能多媒體計算的基本概念 2
1.1.1 媒體定義及類型 2
1.1.2 數字媒體 3
1.1.3 多媒體及人工智能多媒體計算 3
1.2 人工智能多媒體計算的發展歷史 4
1.2.1 人工智能多媒體計算發展的第 1個里程碑：超文本 5
1.2.2 人工智能多媒體計算發展的第 2個里程碑：多媒體操作系統Alto 5
1.2.3 人工智能多媒體計算發展的第3個里程碑：多媒體計算機Amiga 6
1.2.4 人工智能多媒體計算發展的第4個里程碑：運動圖像壓縮MPEG-4標準 7
1.2.5 人工智能多媒體計算發展的第5個里程碑：iPod/iTunes及流媒體 8
1.2.6 人工智能多媒體計算發展的第6個里程碑：人工智能多媒體 10
1.2.7 人工智能多媒體計算發展的第7個里程碑：生成式融媒體 10
1.3 人工智能多媒體模態計算技術發展概述 11
1.3.1 人工智能多媒體文本信息計算的發展階段 12
1.3.2 人工智能多媒體語音信息計算的發展階段 13
1.3.3 人工智能多媒體圖像信息計算的發展階段 13
1.3.4 人工智能多媒體動畫信息計算的發展階段 14
1.3.5 人工智能多媒體圖形信息計算的發展階段 15
1.3.6 人工智能多媒體視頻信息計算的發展階段 16
1.4 人工智能多媒體計算的行業發展現狀 17
1.4.1 人工智能多媒體計算的產業結構 17
1.4.2 人工智能多媒體計算的應用領域 19
1.5 本章小結 20
習題 20
第 2章 人工智能多媒體計算的理論基礎 21
2.1 人工智能多媒體計算的數學基礎 21
2.1.1 微積分 21
2.1.2 線性代數 24
2.1.3 概率論 30
2.2 人工智能多媒體計算的信號處理基礎 33
2.2.1 信號 33
2.2.2 信號濾波 33
2.2.3 信號分析 34
2.3 人工智能多媒體計算的信息論基礎 36
2.3.1 香農通信系統模型 36
2.3.2 信息的度量 37
2.3.3 信源編碼 38
2.3.4 信道編碼 39
2.4 人工智能多媒體計算的人工智能基礎 40
2.4.1 機器學習 40
2.4.2 深度學習 45
2.5 本章小結 48
習題 48
第3章 人工智能多媒體文本信息計算 49
3.1 人工智能文本信息計算基礎及里程碑式成果 50
3.1.1 人工智能文本信息計算基礎 50
3.1.2 人工智能文本信息計算發展里程碑 51
3.2 人工智能文本信息計算算法 53
3.2.1 詞袋模型 53
3.2.2 詞頻-逆文檔頻率 54
3.2.3 潛在語義分析 55
3.2.4 知識圖譜 55
3.2.5 詞嵌入與Word2Vec 60
3.2.6 循環神經網絡/長短期記憶與序列到序列 62
3.3 現代人工智能文本信息計算算法：注意力機制與ChatGPT 65
3.4 人工智能文本信息計算應用：圖像描述生成 71
3.5 本章小結 72
習題 73
第4章 人工智能多媒體語音信息計算 74
4.1 人工智能語音信息計算基礎及發展里程碑 75
4.1.1 人工智能語音信息計算基礎 75
4.1.2 人工智能語音信息計算里程碑 79
4.2 人工智能語音信息計算算法 80
4.2.1 語音特征分析與梅爾頻率倒譜系數 80
4.2.2 語音識別與隱馬爾可夫模型 82
4.2.3 語音合成之基音同步疊加算法 86
4.2.4 語音壓縮與MP3算法 88
4.2.5 說話人識別與高斯混合模型 90
4.3 現代人工智能語音信息計算算法 91
4.3.1 語音通用與深度神經網絡 91
4.3.2 語音大模型與Whisper 93
4.4 人工智能語音信息計算應用：中文語音識別系統 93
4.5 本章小結 94
習題 95
第5章 人工智能多媒體圖像信息計算 96
5.1 人工智能圖像信息計算基礎和發展里程碑 97
5.1.1 視覺與圖像簡介 97
5.1.2 人工智能圖像信息計算發展里程碑 98
5.2 人工智能圖像信息計算算法 99
5.2.1 圖像邊緣檢測算法與Canny 99
5.2.2 圖像壓縮算法與JPEG 103
5.2.3 圖像復原算法與暗通道先驗 109
5.2.4 圖像識別算法與AlexNet 113
5.2.5 圖像生成算法與GAN 116
5.2.6 圖像目標檢測算法與YOLO 122
5.3 現代人工智能圖像信息計算算法：分割一切模型 125
5.4 人工智能圖像信息計算應用：圖像語義分割工具 126
5.5 本章小結 128
習題 128
第6章 人工智能多媒體動畫信息計算 129
6.1 人工智能動畫信息計算基礎及發展里程碑 130
6.1.1 人工智能動畫信息計算基礎 130
6.1.2 人工智能動畫信息計算里程碑 130
6.2 人工智能動畫信息計算處理算法 131
6.2.1 動畫關鍵幀插值與貝塞爾曲線 131
6.2.2 動作捕捉與光學動作捕捉算法 133
6.2.3 動畫路徑規劃算法與Dijkstra算法 135
6.2.4 骨骼動畫與蒙皮算法 136
6.2.5 動畫物理模擬與布料模擬算法 138
6.2.6 群體動畫算法與Flock-and-Boid模型 140
6.3 現代人工智能動畫信息計算算法：GANimation動畫生成 142
6.4 人工智能動畫信息計算應用：教育應用 143
6.5 本章小結 143
習題 144
第7章 人工智能多媒體圖形信息計算 145
7.1 人工智能圖形信息計算基礎及發展里程碑 146
7.1.1 人工智能圖形信息計算基礎 146
7.1.2 人工智能圖形信息計算發展里程碑 148
7.2 人工智能圖形信息計算基礎及發展里程碑 149
7.2.1 計算機圖形學的開端——Sketchpad的發明 149
7.2.2 圖形用戶界面 150
7.2.3 虛擬現實技術 153
7.2.4 圖形處理器 155
7.2.5 AR技術與Google Glass 164
7.3 現代人工智能圖形信息計算算法：NeRF/3D GS 166
7.3.1 圖形表達與NeRF 166
7.3.2 圖形渲染與3D GS 170
7.4 現代人工智能圖形信息計算應用：醫療場景 175
7.5 本章小結 177
習題 177
第8章 人工智能多媒體視頻信息計算 178
8.1 人工智能視頻信息計算基礎及發展里程碑 179
8.1.1 人工智能視頻信息計算簡介 179
8.1.2 人工智能視頻信息計算發展里程碑 181
8.2 人工智能視頻信息計算算法 183
8.2.1 模擬視頻與PAL 183
8.2.2 數字視頻與CCIR 601 184
8.2.3 數字視頻壓縮與MPEG-4 185
8.2.4 流媒體與iPod/iTunes 190
8.2.5 互聯網視頻與YouTube 192
8.2.6 短視頻與Musical.ly 194
8.3 現代人工智能視頻信息計算算法：Sora 196
8.4 現代人工智能視頻信息計算應用：手術場景分析 199
8.5 本章小結 199
習題 200
第9章 融媒體及生成式融媒體經典應用 201
9.1 生成式融媒體模型與GPT-4o 202
9.1.1 生成式融媒體基礎模型 202
9.1.2 GPT-4o 202
9.2 圖文生成式融媒體系統 203
9.3 通用生成式融媒體系統 204
9.4 生物學生成式融媒體系統 206
9.5 虛擬真實世界 210
9.6 本章小結 214
習題 214
第 10章 人工智能多媒體信息融合系統 215
10.1 人工智能多媒體信息融合系統概述 215
10.2 虛擬數字人系統 216
10.2.1 虛擬數字人的概念 216
10.2.2 虛擬數字人的發展 217
10.2.3 虛擬數字人的應用 218
10.2.4 虛擬數字人的未來趨勢 219
10.3 增強現實系統 219
10.3.1 增強現實的概念 220
10.3.2 HoloLens—從二維到三維的革新 220
10.3.3 Vision Pro—空間計算設備 221
10.3.4 增強現實的未來趨勢 222
10.4 沉浸式游戲系統 223
10.4.1 沉浸式游戲概述 223
10.4.2 虛擬現實游戲 223
10.4.3 增強現實游戲 225
10.4.4 元宇宙游戲 227
10.4.5 沉浸式游戲的未來趨勢 228
10.5 本章小結 229
習題 229
第 11章 人工智能多媒體計算的未來 230
11.1 多模態生成式多媒體 231
11.1.1 多模態生成式多媒體概述 231
11.1.2 文本生成模型的新進展 231
11.1.3 語音合成領域的突破 232
11.1.4 圖像、圖形生成模型的新突破 232
11.1.5 視頻、動畫生成技術的創新 233
11.1.6 多模態生成式多媒體的總結與未來展望 233
11.2 多媒體智能體 233
11.2.1 多媒體智能體的定義與意義 233
11.2.2 傳感器與自主行動響應 234
11.2.3 環境信息提取、分類與理解 235
11.2.4 內容編輯與創作 235
11.2.5 情感與語音內容分析 236
11.2.6 多媒體智能體發展的總結與未來展望 237
11.3 多媒體信息技術的發展潛力 237
11.3.1 多媒體信息技術概述 237
11.3.2 計算網絡云端化 237
11.3.3 交互顯示硬件 238
11.3.4 人工智能與多媒體內容 241
11.3.5 多媒體信息技術的總結與未來展望 241
11.4 多媒體安全與倫理 241
11.4.1 多媒體安全與倫理概述 241
11.4.2 隱私安全 241
11.4.3 技術安全與責任認定 242
11.4.4 算法偏見 242
11.4.5 就業問題與數字鴻溝 242
11.4.6 結語 243
11.5 本章小結 243
習題 243
參考文獻 244
后記 247
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人工智能多媒體計算(微課版) 作者簡介
劉江，教授，新加坡國家眼科研究中心首席科學（兼）。在醫學圖像等多媒體及人工智能領域發表頂級論文和會議300多篇，國際和國內專利100余項。曾出版《人工智能導論》教材，榮獲深圳市優秀教師榮譽稱號。
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