《視覺目標(biāo)檢測與跟蹤》系統(tǒng)介紹了視覺目標(biāo)檢測與跟蹤的基本問題及其相關(guān)處理技術(shù)，主要內(nèi)容涉及計算機視覺目標(biāo)檢測與跟蹤的理論、算法和典型應(yīng)用實例。
《視覺目標(biāo)檢測與跟蹤》共6章，包括緒論、目標(biāo)表示、目標(biāo)檢測方法、目標(biāo)檢測的典型應(yīng)用、目標(biāo)跟蹤方法、視覺目標(biāo)跟蹤展望等內(nèi)容。
《視覺目標(biāo)檢測與跟蹤》由淺入深，著重于經(jīng)典內(nèi)容和新進展的結(jié)合，并附以較多的應(yīng)用范例，可供從事計算機視覺、圖像處理、模式識別研究的科技人員及高等院校相關(guān)專業(yè)的師生參考。
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視覺目標(biāo)檢測與跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域一個備受關(guān)注的新興研究方向，是智能監(jiān)控、人機交互、機器人視覺導(dǎo)航等應(yīng)用的基礎(chǔ)。隨著數(shù)字視頻技術(shù)的飛速發(fā)展，計算機視覺正向著智能化、集成化等方向不斷發(fā)展。計算機視覺和應(yīng)用研究者適時提出了一些新的視覺目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)，利用機器學(xué)習(xí)和模式識別的方法，對攝像設(shè)備捕獲的圖像序列進行分析，從而實現(xiàn)對動態(tài)場景中目標(biāo)的定位、識別和跟蹤。
本書敘述了視覺目標(biāo)檢測與跟蹤的基本理論和相關(guān)的應(yīng)用技術(shù)，主要包括視覺目標(biāo)表示、目標(biāo)檢測方法及典型應(yīng)用、目標(biāo)跟蹤方法及典型應(yīng)用等。本書力圖對視覺目標(biāo)檢測和跟蹤方法進行分類，對常規(guī)的有效算法進行總結(jié)，同時，通過實例分析，將基本理論與實際應(yīng)用相結(jié)合，推動視覺目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)的發(fā)展。
本書是作者所在的課題組多年來在視覺目標(biāo)檢測與跟蹤方面所做研究工作的總結(jié)。內(nèi)容及材料主要來源于所主持項目研究過程中采集的實驗數(shù)據(jù)、提出的新方法、已公開發(fā)表的文獻等。本書不僅涉及目標(biāo)檢測和跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)和新動向，而且還重視應(yīng)用實例，既具有前沿性與先進性，又具有很好的實用性，對本領(lǐng)域研究人員和科技工程人員均具有很大的參考價值。
本書第1章由焦建彬、李策撰寫，第2章由葉齊祥、祝耀華、李策撰寫，第3章由葉齊祥、武博撰寫，第4章由葉齊祥、高文撰寫，第5章由韓振軍、、紀(jì)穎夏、李策撰寫，第6章由韓振軍、劉一飛撰寫。全書由焦建彬、葉齊祥、韓振軍、李策統(tǒng)稿。
在本書的撰寫和校稿過程中，中國科學(xué)院大學(xué)模式識別與智能系統(tǒng)開發(fā)實驗室的彭藝、陳孝罡、梁吉祥、高山、武利軍等做了大量工作，在此一并表示感謝。本書的完成特別感謝徐冉博士、陳杰博士提供的幫助。
限于編者水平，書中不足之處在所難免，敬請廣大讀者批評指正。
目錄
前言
第1章 緒論1
1.1引言1
1.1.1計算機視覺研究的特點1
1.1.2計算機視覺與相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)系2
1.1.3計算機視覺研究的發(fā)展2
1.1.4視覺目標(biāo)檢測與跟蹤的研究意義4
1.2視覺目標(biāo)檢測與跟蹤的研究內(nèi)容6
1.2.1視覺目標(biāo)檢測的研究內(nèi)容和分類6
1.2.2視覺目標(biāo)跟蹤的研究內(nèi)容和分類6
1.3視覺目標(biāo)檢測與跟蹤的研究現(xiàn)狀9
1.3.1應(yīng)用前景與研究現(xiàn)狀9
1.3.2視覺目標(biāo)檢測與跟蹤研究的難點10
參考文獻11
第2章 目標(biāo)表示14
2.1顏色特征14
2.1.1顏色空間14
2.1.2顏色直方圖15
2.2紋理特征17
2.3形狀特征19
2.3.1Haar-Like特征19
2.3.2SIFT特征20
2.3.3HOG特征23
2.4深度學(xué)習(xí)特征24
2.4.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)25
2.4.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)26
2.4.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練27
2.5特征選擇與降維28
2.5.1特征降維28
2.5.2特征選擇31
參考文獻36
第3章 目標(biāo)檢測方法38
3.1運動目標(biāo)檢測38
3.1.1基本概念38
3.1.2幀差法39
3.1.3背景減除法40
3.1.4光流法45
3.2圖像匹配方法46
3.2.1基于像素灰度的匹配47
3.2.2基于特征的匹配47
3.2.3基于變換域的匹配52
3.2.4基于投影的匹配53
3.3機器學(xué)習(xí)方法54
3.3.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)54
3.3.2支持向量機60
3.3.3Boosting方法65
3.3.4Adaboost算法66
3.3.5Logitboost算法67
第4章 目標(biāo)檢測的典型應(yīng)用69
4.1人臉檢測69
4.1.1人臉檢測數(shù)據(jù)庫70
4.1.2人臉檢測的計算模型71
4.1.3人臉檢測算法72
4.2行人目標(biāo)檢測76
4.2.1人體檢測數(shù)據(jù)庫76
4.2.2人體檢測常用特征77
4.2.3實例分析79
4.3車輛檢測84
4.3.1主要的車輛檢測數(shù)據(jù)庫85
4.3.2車輛檢測的一般方法85
4.3.3實例分析87
4.4文字目標(biāo)檢測91
4.4.1文字目標(biāo)檢測方法93
4.4.2文字目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集合93
4.4.3快速視頻文字檢測方法94
4.4.4特征選擇100
4.4.5文字檢測分類器及方法101
4.5多類目標(biāo)檢測103
4.5.1代表性數(shù)據(jù)集合103
4.5.2多類目標(biāo)檢測方法104
4.5.3多類目標(biāo)檢測方法性能對比106
參考文獻107
第5章 目標(biāo)跟蹤方法111
5.1跟蹤目標(biāo)描述111
5.1.1跟蹤目標(biāo)的特征表示111
5.1.2跟蹤目標(biāo)的表示方法112
5.1.3視覺目標(biāo)跟蹤的分類115
5.2經(jīng)典視覺目標(biāo)跟蹤方法116
5.2.1確定性目標(biāo)跟蹤方法116
5.2.2非確定性目標(biāo)跟蹤方法121
5.3視覺目標(biāo)跟蹤最新研究方法125
5.3.1單目標(biāo)跟蹤方法125
5.3.2多目標(biāo)跟蹤方法133
參考文獻138
第6章 視覺目標(biāo)跟蹤展望140
6.1行人跟蹤目標(biāo)再識別141
6.2多傳感器信息融合目標(biāo)跟蹤143
6.3跟蹤目標(biāo)軌跡行為分析研究144
參考文獻147
后記151
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