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第1章 海量视频概述1

1.1 视觉大数据1

1.2 关键技术3

1.3 应用领域4

1.4 挑战与发展5

第2章 海量视频模型8

2.1 HSV颜色模型8

2.2 肤色模型12

2.3 形状模型14

2.4 人体可变形模型20

2.5 混合高斯模型21

2.6 概率图模型24

2.7 感兴趣区域模型（ROI）26

2.8 视觉显著性模型28

2.9 多分辨率模型31

2.10 视觉词袋模型34

2.11 视频语义模型37

第3章 海量视频管理40

3.1 视频数据库40

3.1.1 海量视频数据40

3.1.2 面向对象的海量视频数据库41

3.2 集中式视频数据库42

3.3 分布式视频数据库43

3.3.1 基于Hadoop的视频数据库44

3.3.2 MapReduce模型47

3.4 博世视频管理系统52

3.5 微博视频管理系统53

3.6 VOD视频点播及管理系统55

第4章 海量视频分析57

4.1 Harris描述子57

4.2 SIFT描述子61

4.3 K均值聚类方法68

4.4 K近邻法72

4.5 SVM方法73

4.6 BP网络83

4.7 多感知器模型93

4.8 卷积神经网络（CNN）95

4.9 AdaBoost方法102

4.10 模拟退火方法106

4.11 遗传方法109

第5章 大规模人脸搜索系统119

5.1 概述119

5.2 人脸检测124

5.2.1 人脸检测方法分类124

5.2.2 基于Adaboost的人脸检测126

5.3 人脸特征提取130

5.3.1 PCA方法132

5.3.2 LDA方法134

5.3.3 Kernel方法136

5.4 人脸特征比对138

5.4.1 典型的度量方法139

5.4.2 典型的分类器141

5.5 “大海捞针”人脸搜索系统144

5.5.1 体系结构144

5.5.2 关键技术145

5.5.3 算法伪代码145

5.5.4 性能评价148

5.5.5 系统搜索效果149

第6章 高清卡口车辆信息搜索系统150

6.1 车辆信息搜索150

6.2 车牌搜索子系统151

6.2.1 车牌搜索概述151

6.2.2 车牌区域定位152

6.2.3 车牌字符分割159

6.2.4 索车牌字符识别163

6.3 车标搜索子系统166

6.3.1 车标定位167

6.3.2 车标搜索170

第7章 暴力行为检测系统174

7.1 暴力行为174

7.2 暴力行为检测176

7.2.1 系统框架176

7.2.2 行为数据库186

7.2.3 评价指标187

7.3 基于对象层次的暴力行为检测系统188

7.4 基于光流变化的暴力行为检测系统192

7.5 基于运动着色的暴力行为检测系统194

第8章 可疑行为检测系统198

8.1 可疑行为198

8.2 可疑行为检测200

8.3 基于轨迹特征的可疑行为检测系统200

8.3.1 系统结构201

8.3.2 人体目标检测201

8.3.3 轨迹建模203

8.3.4 轨迹特征提取206

8.3.5 轨迹特征分类207

8.4 基于运动方向的可疑行为检测系统208

8.4.1 系统流程208

8.4.2 背景边缘模型209

8.4.3 前景帧判断209

8.4.4 行为特征描述210

8.4.5 SVM分类211

8.5 基于形状特征的可疑行为检测系统211

第9章 海量视频摘要系统214

9.1 视频摘要214

9.2 视频摘要过程215

9.3 特征提取和表示219

9.3.1 颜色特征提取219

9.3.2 纹理特征提取221

9.3.3 形状特征提取223

9.3.4 运动特征提取224

9.3.5 音频特征提取227

9.4 典型系统229

第10章 海量视频管控平台234

10.1 平台要求234

10.2 平台架构235

10.3 平台组成236

10.4 平台服务器239

10.5 平台功能240

10.5.1 视频监控与回放240

10.5.2 视图无缝融合功能242

10.5.3 大规模人脸等目标监测243

10.5.4 异常行为检测244

10.5.5 海量视频摘要244

10.5.6 高清卡口车辆信息搜索244

10.6 平台应用246

参考文献247