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内容简介

　　《视觉目标检测与跟踪》系统介绍了视觉目标检测与跟踪的基本问题及其相关处理技术，主要内容涉及计算机视觉目标检测与跟踪的理论、算法和典型应用实例。
　　《视觉目标检测与跟踪》共6章，包括绪论、目标表示、目标检测方法、目标检测的典型应用、目标跟踪方法、视觉目标跟踪展望等内容。
　　《视觉目标检测与跟踪》由浅入深，着重于经典内容和新进展的结合，并附以较多的应用范例，可供从事计算机视觉、图像处理、模式识别研究的科技人员及高等院校相关专业的师生参考。

内页插图

目录

前言

第1章 绪论
1．1 引言
1．1．1 计算机视觉研究的特点
1．1．2 计算机视觉与相关领域的关系
1．1．3 计算机视觉研究的发展
1．1．4 视觉目标检测与跟踪的研究意义
1．2 视觉目标检测与跟踪的研究内容
1．2．1 视觉目标检测的研究内容和分类
1．2．2 视觉目标跟踪的研究内容和分类
1．3 视觉目标检测与跟踪的研究现状
1．3．1 应用前景与研究现状
1．3．2 视觉目标检测与跟踪研究的难点
参考文献

第2章 目标表示
2．1 颜色特征
2．1．1 颜色空间
2．1．2 颜色直方图
2．2 纹理特征
2．3 形状特征
2．3．1 Haar-Like特征
2．3．2 SIFT特征
2．3．3 HOG特征
2．4 深度学习特征
2．4．1 卷积神经网络
2．4．2 卷积神经网络的结构
2．4．3 卷积神经网络的训练
2．5 特征选择与降维
2．5．1 特征降维
2．5．2 特征选择
参考文献

第3章 目标检测方法
3．1 运动目标检测
3．1．1 基本概念
3．1．2 帧差法
3．1．3 背景减除法
3．1．4 光流法
3．2 图像匹配方法
3．2．1 基于像素灰度的匹配
3．2．2 基于特征的匹配
3．2．3 基于变换域的匹配
3．2．4 基于投影的匹配
3．3 机器学习方法
3．3．1 人工神经网络
3．3．2 支持向量机
3．3．3 Boosting方法
3．3．4 Adaboost算法
3．3．5 Logitboost算法

第4章 目标检测的典型应用
4．1 人脸检测
4．1．1 人脸检测数据库
4．1．2 人脸检测的计算模型
4．1．3 人脸检测算法
4．2 行人目标检测
4．2．1 人体检测数据库
4．2．2 人体检测常用特征
4．2．3 实例分析
4．3 车辆检测
4．3．1 主要的车辆检测数据库
4．3．2 车辆检测的一般方法
4．3．3 实例分析
4．4 文字目标检测
4．4．1 文字目标检测方法
4．4．2 文字目标检测数据集合
4．4．3 快速视频文字检测方法
4．4．4 特征选择
4．4．5 文字检测分类器及方法
4．5 多类目标检测
4．5．1 代表性数据集合
4．5．2 多类目标检测方法
4．5．3 多类目标检测方法性能对比
参考文献

第5章 目标跟踪方法
5．1 跟踪目标描述
5．1．1 跟踪目标的特征表示
5．1．2 跟踪目标的表示方法
5．1．3 视觉目标跟踪的分类
5．2 经典视觉目标跟踪方法
5．2．1 确定性目标跟踪方法
5．2．2 非确定性目标跟踪方法
5．3 视觉目标跟踪最新研究方法
5．3．1 单目标跟踪方法
5．3．2 多目标跟踪方法
参考文献

第6章 视觉目标跟踪展望
6．1 行人跟踪目标再识别
6．2 多传感器信息融合目标跟踪
6．3 跟踪目标轨迹行为分析研究

参考文献
后记
彩图

前言/序言

　　视觉目标检测与跟踪是计算机视觉领域一个备受关注的新兴研究方向，是智能监控、人机交互、机器人视觉导航等应用的基础。随着数字视频技术的飞速发展，计算机视觉正向着智能化、集成化等方向不断发展。计算机视觉和应用研究者适时提出了一些新的视觉目标检测与跟踪技术，利用机器学习和模式识别的方法，对摄像设备捕获的图像序列进行分析，从而实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪。
　　本书叙述了视觉目标检测与跟踪的基本理论和相关的应用技术，主要包括视觉目标表示、目标检测方法及典型应用、目标跟踪方法及典型应用等。本书力图对视觉目标检测和跟踪方法进行分类，对常规的有效算法进行总结，同时，通过实例分析，将基本理论与实际应用相结合，推动视觉目标检测与跟踪技术的发展。
　　本书是作者所在的课题组多年来在视觉目标检测与跟踪方面所做研究工作的总结。内容及材料主要来源于所主持项目研究过程中采集的实验数据、提出的新方法、已公开发表的文献等。本书不仅涉及目标检测和跟踪的关键技术和新动向，而且还重视应用实例，既具有前沿性与先进性，又具有很好的实用性，对本领域研究人员和科技工程人员均具有很大的参考价值。
　　本书第1章由焦建彬、李策撰写，第2章由叶齐祥、祝耀华、李策撰写，第3章由叶齐祥、武博撰写，第4章由叶齐祥、高文撰写，第5章由韩振军、、纪颖夏、李策撰写，第6章由韩振军、刘一飞撰写。全书由焦建彬、叶齐祥、韩振军、李策统稿。
　　在本书的撰写和校稿过程中，中国科学院大学模式识别与智能系统开发实验室的彭艺、陈孝罡、梁吉祥、高山、武利军等做了大量工作，在此一并表示感谢。本书的完成特别感谢徐冉博士、陈杰博士提供的帮助。
　　限于编者水平，书中不足之处在所难免，敬请广大读者批评指正。
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