監控視頻高效編碼與智能分析

第1章 緒論
1.1 「視聽感知網」不期而至
1.2 監控視頻的智能分析
1.3 監控視頻的高效編碼
1.4 基於AVS的監控視頻分析識別
1.5 關於本書
參考文獻
第2章 視頻編碼
2.1 圖像和視頻的數字化
2.2 數字視頻中的冗余
2.3 數字視頻編碼的主要方法
2.3.1 預測
2.3.2 變換
2.3.3 量化
2.3.4 掃描
2.3.5 熵編碼
2.3.6 視頻編碼工具發展歷史
2.4 數字視頻編碼標准
2.4.1 混合編碼框架
2.4.2 主要視頻編碼標准組織
2.4.3 第一代視頻編碼標准
2.4.4 第二代視頻編碼標准
2.4.5 第三代視頻編碼國際標准HEVC／H.265
2.4.6 新一代視頻編碼國家標准AVS.2
2.5 視頻圖像質量評價
2.5.1 客觀質量評價
2.5.2 主觀質量評價
2.5.3 基於結構失真的質量評測准則
參考文獻
第3章 背景建模
3.1 背景建模方法概述
3.1.1 常用背景建模方法
3.1.2 視頻編碼對背景建模的特殊需求
3.1.3 復雜場景給背景建模帶來的問題
3.2 低復雜度背景建模方法
3.2.1 分段加權滑動平均背景模型
3.2.2 重用矢量整點滑動平均背景模型
3.2.3 實驗結果
3.3 選擇式特征背景減除方法
3.3.1 背景減除概述
3.3.2 塊級選擇式特征背景減除方法
3.3.3 實驗分析
3.4 像素級選擇式特征背景減除方法
3.4.1 方法框架
3.4.2 訓練階段
3.4.3 檢測階段
3.4.4 實驗分析
參考文獻
第4章 監控視頻編碼
4.1 模型編碼方法回顧
4.1.1 模型編碼方法
4.1.2 基於對象的視頻編碼方法與標准
4.1.3 感興趣區域編碼
4.2 基於背景建模的監控視頻編碼
4.2.1 監控視頻的新冗余
4.2.2 基於長期關鍵幀的編碼方法
4.2.3 基於原始圖像建模背景的編碼方法
4.3 背景差分預測編碼
4.3.1 塊匹配運動補償效率分析
4.3.2 背景差分編碼算法及其效率分析
4.3.3 基於背景差分預測的宏塊類型白適應運動補償
4.3.4 自適應背景差分編碼方法
4.4 基於背景預測的幀間層級編碼優化
4.4.1 幀間層級編碼分析
4.4.2 基於背景預測的層級編碼優化算法
4.4.3 四叉樹編碼單元分類加速算法
4.4.4 實驗與分析
4.5 面向監控視頻的AVS標准
4.5.1 第一階段（2007—2009）：AVS—S
4.5.2 第二階段（2010—2012）： AVS監控檔次與IEEE 1857
4.5.3 第三階段（2013—2014）：適合監控視頻的Avs2
參考文獻
第5章 監控視頻編轉碼優化
5.1 基於動態紋理模型的視頻編解碼技術
5.1.1 引言
5.1.2 方法比較
5.1.3 改進的動態紋理模型求解算法
5.1.4 基於動態紋理合成的虛擬幀算法
5.1.5 基於動態紋理合成的幀級錯誤掩蓋算法
5.1.6 實驗與性能分析
5.1.7 小結
5.2 基於彩色恰可察覺失真模型的殘差自適應濾波
5.2.1 引言
5.2.2 方法比較
5.2.3 改進的彩色JND模型建模算法
5.2.4 基於JND的自適應殘差濾波算法
5.2.5 實驗與性能分析
5.2.6 小結
5.3 降碼率轉碼中的碼率控制算法
5.3.1 引言
5.3.2 基於條件熵的轉碼碼率控制模型
5.3.3 基於復雜度和的P幀宏塊層碼率控制算法
5.3.4 基於復雜度和的I幀宏塊層碼率控制算法
5.3.5 實驗結果及討論
5.3.6 小結
5.4 降分辨率轉碼運動矢量合成算法
5.4.1 引言
5.4.2 基於條件熵的轉碼運動矢量合成模型
5.4.3 基於精確度的降空間分辨率轉碼運動矢量合成算法
5.4.4 基於精確度的降時間分辨率轉碼運動矢量合成算法
5.4.5 實驗結果及討論
5.4.6 小結
參考文獻
第6章 視覺顯着性分析
6.1 視覺顯着性分析的基本概念
6.2 視覺顯着性分析的主要方法
6.2.1 自底向上的視頻顯着模型
6.2.2 自頂向下的視頻顯着模型
6.2.3 模型比較與分析
6.3 視覺顯着模型性能評價
6.3.1 視覺顯着模型評價數據集
6.3.2 視覺顯着模型評價指標
6.4 基於學習的視覺顯着性分析
6.4.1 基於概率多任務學習的視覺顯着性分析
6.4.2 基於配對排序學習的視覺顯着性分析
6.4.3 基於視覺顯着性分析的對象提取
參考文獻
第7章 對象檢測
7.1 概述
7.1.1 對象檢測的發展歷史
7.1.2 對象檢測的技術挑戰
7.2 常見對象檢測方法
7.2.1 標注與預處理
7.2.2 特征表示
7.2.3 分類器的設計與學習
7.2.4 對象定位
7.2.5 常用數據集
7.2.6 評價標准
7.3 簡單場景下的行人檢測
7.3.1 基於顏色信息的行人檢測
7.3.2 融合全局模板和部件模板的行人檢測
7.4 場景與視角自適應的行人檢測
7.4.1 基本思路
7.4.2 特征偏移方法
7.4.3 協同變量Boost檢測器設計與視角適應算法
7.4.4 實驗評測
參考文獻
……
第8章 對象跟蹤
第9章 行為識別