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郭文 著

图书标签:

• 视觉跟踪
• 目标跟踪
• 复杂场景
• 深度学习
• 计算机视觉
• 图像处理
• 算法
• 鲁棒性
• 实时性
• 特征提取

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030557957

版次：1

商品编码：12337568

包装：平装

丛书名： 智能科学与技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：108

字数：146000

正文语种：中文

内容简介

　　《复杂场景的视觉目标跟踪方法》主要介绍了当前国内外与跟踪相关的研究现状，系统总结了作者近些年在跟踪方面所做的工作，介绍了视觉跟踪方面主要的分析思想与相关理论，以及先进的视觉跟踪方法。全书分为8章，具体内容为基于视觉关注度的核跟踪方法、基于黎曼度量的鱼群优化贝叶斯跟踪方法、基于不确定性置信度提升算法的视觉跟踪方法、辅助子空间更新的自适应集成随机森林跟踪方法和低秩重检测的多特征时空上下文跟踪方法等在视觉跟踪中的应用。
　　《复杂场景的视觉目标跟踪方法》可作为自动化、通信与电子、计算机科学等专业大学本科高年级学生以及计算机视觉与模式识别专业方向的硕士生与博士生的参考书，也可作为高等学校大学生和研究生学习机器视觉、图像处理的参考书。

作者简介

　　郭文，副教授，博士，硕士生导师，山东工商学院“凤凰人才”称号获得者，《计算机学报》、Multidimensional Systems and Signal Processing审稿人，中国计算机学会多媒体技术专业委员会委员。长期从事计算机视觉与多媒体计算领域的科研与教学工作，曾主讲过电路分析、模式识别和数字电子等多门课程。主持国家自然科学基金面上项目l项，山东省自然科学基金1项，参与多项国家和省部级项目：在国内外重要期刊或会议上发表被SCI、EI检索论文10余篇，出版教材2部；获得国家发明专利授权2项。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 视觉目标跟踪的研究意义与发展前景
1．2 本书的主要研究内容
1．2．1 目标的表观模型
1．2．2 运动状态的搜索策略
1．3 本书的结构安排

第2章 目标跟踪研究现状综述
2．1 引言
2．2 目标跟踪方法的国内外综述
2．2．1 常用的目标表观模型
2．2．2 常见的目标跟踪方法

第3章 基于视觉关注度的核跟踪方法
3．1 引言
3．2 视觉关注度简介
3．3 基于视觉关注度的均值漂移跟踪方法
3．3．1 均值漂移跟踪方法简介
3．3．2 运动目标视觉关注度检测
3．3．3 视觉关注度加权的目标定位
3．3．4 遮挡情况的处理
3．4 实验结果
3．5 本章小结

第4章 基于黎曼度量的鱼群优化贝叶斯跟踪方法
4．1 引言
4．2 人工鱼群优化算法
4．2．1 背景与起源
4．2．2 觅食行为
4．2．3 聚群行为
4．2．4 追尾行为
4．3 贝叶斯框架下的跟踪
4．3．1 通用贝叶斯框架
4，3，2粒子滤波算法
4．4 基于黎曼度量的鱼群优化贝叶斯跟踪方法
4．4．1 鱼群优化的粒子滤波算法
4．4．2 黎曼度量下的目标表观模型
4．4．3 黎曼度量的鱼群优化粒子滤波跟踪方法
4．5 实验评估
4．5．1 定性的评估
4．5．2 定量的评估
4．6 本章小结

第5章 基于不确定性最大置信度提升算法的视觉跟踪方法
5．1 引言
5．2 Boosting算法
5．3 最大置信度提升算法
5．3．1 非确定性标签提升算法
5．3．2 处理无标签数据的MCB算法
5．3．3 理论分析
5．4 基于MCB的跟踪方法
5．4．1 动机与问题描述
5．4．2 跟踪框架
5．4．3 分类器特征构建与样本提取
5．5 实验评估
5．6 本章小结

第6章 辅助子空间更新的自适应集成随机森林跟踪方法
6．1 引言
6．2 基于随机森林的集成跟踪
6．2．1 在线的随机森林分类器
6．2．2 前景与背景分类
6．2．3 基于自组织的多特征融合目标定位
6．2．4 辅助增量子空间学习的状态更新
6．3 实验评估
6．3．1 单特征对比自适应多特征融合
6．3．2 定性与定量评估
6．4 本章小结

第7章 低秩重检测的多特征时空上下文的视觉跟踪方法
7．1 引言
7．2 时空上下文跟踪
7．2．1 上下文先验表达
7．2．2 空间上下文表达
7．2．3 基于时空上下文的目标定位
7．3 低秩重检测的多特征时空上下文跟踪算法
7．3．1 多特征融合的时空上下文目标定位
7．3．2 基于在线低秩滤波器的重定位
7．4 实验结果分析
7．4．1 实验细节
7．4．2 实验评测
7．5 本章小结

第8章 总结与展望
8．1 总结
8．2 研究展望

参考文献

前言/序言

　　进入21世纪，随着计算机技术的发展，视频数据已经成为人们记录和保存信息的主要形式之一，这导致视频数据以惊人的速度增长，但是这些海量的视频数据存在着大量的冗余信息，浪费了巨大的存储空间，并且导致很多有价值的信息无法查询。因此如何有效地分析和理解这些视频内容已经成为一个急需解决的问题，这个问题的核心就是如何利用计算机技术对视频内容进行有效的理解与表达。通常情况下，视频中运动的目标是视频内容理解的主要关注对象，人对运动目标的感知程度比对静态信息的感知程度要高，因而基于视觉的运动目标跟踪成了智能视频分析与理解的一个关键技术，它为视频内容的理解提供了重要的保障。
　　视觉目标跟踪是计算机视觉领域中的研究热点之一，在视频监控、人机交互、智能交通、视频检索等领域具有广阔的应用前景。虽然经过人们在目标跟踪领域几十年的研究，目标跟踪技术已经有了长足的发展，但是实现复杂场景中对任意目标进行稳定、准确的跟踪仍然有很多理论与技术问题亟需解决，因此在复杂场景下特别是在跟踪过程中存在遮挡、背景干扰、目标的复杂运动和目标形状与表观变化等情况下完善快速、鲁棒和准确的目标跟踪方法和理论仍是当前跟踪领域努力的方向。
　　本书共分8章。第1章介绍了相关研究的内容及意义；第2章介绍了目标跟踪的研究现状；第3章提出了基于视觉关注度的核跟踪方法；第4章给出了基于黎曼度量的鱼群优化贝叶斯跟踪方法；第5章提出了基于不确定性最大置信度提升算法的视觉跟踪方法；第6章介绍了辅助子空间更新的自适应集成随机森林跟踪方法；第7章介绍了低秩重检测的多特征时空上下文的视觉跟踪方法；第8章对本书的内容进行总结，并指出进一步研究的发展方向。

智能系统中的认知建模与决策机制 图书简介 本书深入探讨了智能系统如何模拟、理解并执行复杂环境下的认知过程与决策制定。在全球数字化浪潮和人工智能技术飞速发展的背景下，如何构建能进行有效推理、规划和适应性学习的智能体，已成为前沿研究的核心焦点。本书旨在为研究人员、工程师和高阶学生提供一个全面、系统的理论框架和实践指导，聚焦于智能体内部的认知架构设计、信息处理的效率优化，以及如何在不确定和动态变化的环境中实现最优策略选择。 第一部分：认知架构的基础与范式 本部分首先厘清了“认知”在工程学意义上的定义，并追溯了从符号主义到联结主义再到混合智能模型的演变历程。我们详细分析了当前主流的认知架构范式，例如基于代理（Agent-Based）的模型、基于感知-决策-行动（P-D-A）循环的框架，以及更侧重于内部状态表示和记忆管理的系统结构。 1.1 认知建模的核心要素 我们探讨了构建有效认知模型所需的关键要素：感知输入的高效编码、工作记忆与长期记忆的结构化存储、知识表示的语义化处理，以及推理引擎的运行机制。重点剖析了符号表示（如本体论、逻辑规则）与向量表示（如嵌入空间）如何相互融合，以平衡系统的可解释性与表征的丰富性。 1.2 记忆系统的设计与优化 记忆是认知活动的基础。本书对不同类型的记忆系统进行了深入的比较分析，包括感觉记忆的短暂性、工作记忆的容量限制与动态更新，以及如何构建层次化、可检索的长期知识库。我们特别关注了情景记忆（Episodic Memory）和语义记忆（Semantic Memory）在智能体决策制定中的作用，以及如何利用现代内存网络结构（如神经图灵机、外部记忆增强网络）来突破传统模型的局限。 第二部分：复杂环境下的推理与规划 智能体的核心能力在于根据有限信息推导出最优行动序列。本部分将焦点转向推理机制和前瞻性规划算法。 2.1 概率推理与不确定性处理 在真实世界中，信息往往是不完整或存在噪声的。本书系统阐述了处理不确定性的工具，包括贝叶斯网络、马尔可夫决策过程（MDPs）及其扩展（如POMDPs）。我们详细介绍了如何利用这些框架进行诊断推理（Diagnosis）和预测推理（Prediction），并阐述了在计算复杂度极高的情况下，如何采用近似推理方法（如采样、变分推断）来保证决策的时效性。 2.2 层次化与分层规划 对于需要长期目标导向的复杂任务，单一的搜索算法往往效率低下。本书重点介绍了层次化任务网络（HTN）和分层强化学习（HRL）在解耦复杂问题中的应用。我们分析了如何将宏观目标分解为可管理的子任务，并在不同的时间尺度上独立进行规划和执行，从而提高系统的可扩展性和学习效率。具体案例包括利用子目标激励机制来指导深度强化学习代理的行为。 2.3 规划算法的动态适应性 优秀的智能体需要具备对环境变化的快速反应能力。本书深入研究了蒙特卡洛树搜索（MCTS）的变种，特别是如何将其与深度学习模型相结合（如AlphaGo/AlphaZero架构），以实现更高效的前瞻性搜索。此外，我们还探讨了在线规划（Online Planning）和模型预测控制（MPC）在实时决策中的应用，强调了模型精度与计算预算之间的权衡艺术。 第三部分：决策理论与行为选择 认知系统的终极目标是做出“好”的决策。本部分从决策理论的角度审视了智能体的行为选择机制，特别是涉及价值评估和效用函数的构建。 3.1 强化学习中的价值函数逼近 我们详细回顾了经典强化学习（RL）算法，并着重分析了深度Q网络（DQN）及其后续改进（如Double DQN, Dueling DQN）如何通过神经网络逼近状态-价值或动作-价值函数。本书不仅讨论了价值迭代和策略迭代的数学基础，还强调了探索（Exploration）与利用（Exploitation）的平衡策略，包括基于不确定性（如上置信界，UCB）和基于信息增益的探索方法。 3.2 复杂效用理论与风险规避 现实世界的决策往往偏离经典的期望效用理论。本书引入了行为经济学中的相关概念，如前景理论（Prospect Theory），探讨智能体如何对损失和收益进行非线性评估。我们构建了适应特定风险偏好的效用函数，并在投资组合优化和资源分配等领域展示了如何利用这些模型来指导更具现实意义的决策。 3.3 多智能体交互与博弈论 当多个认知智能体在共享环境中互动时，决策过程变得高度耦合。本部分详细介绍了博弈论在建模智能体间交互中的核心地位。我们分析了纳什均衡、帕累托最优等概念，并重点讨论了学习型多智能体系统（MARL）的挑战，包括非平稳环境、信用分配难题，以及如何利用合作博弈理论来促进协同行为的形成。 第四部分：认知系统的鲁棒性与可解释性 一个实用的智能系统不仅需要高效，更需要可靠和可信赖。本部分关注如何增强认知决策过程的鲁棒性和透明度。 4.1 应对环境扰动的鲁棒性 我们研究了认知模型在面对对抗性攻击、传感器漂移或系统故障时的脆弱性。系统地介绍了对抗性训练、输入空间的规范化以及基于不确定性量化的防御策略。重点分析了如何设计具有内在冗余和快速故障恢复机制的认知架构。 4.2 决策过程的可解释性（XAI） “黑箱”模型在关键应用中难以被接受。本书提供了一系列技术来剖析智能体的决策路径，包括基于显著性图谱的输入归因、因果发现技术，以及如何通过生成式模型来“反演”智能体内部的推理步骤。目标是让研究人员和最终用户能够理解智能体“为什么”选择了某个动作，而非仅仅知道“它”选择了什么。 结语 本书强调，未来的智能系统将不再是单一算法的堆砌，而是需要一个内聚的、具备类人认知深度的集成框架。通过对记忆、推理、规划和决策机制的精细化设计，我们可以向构建真正通用和可靠的人工智能迈进。本书为这一宏伟目标提供了坚实的理论基石和前沿的研究视角。

评分☆☆☆☆☆

《复杂场景的视觉目标跟踪方法》这个书名，瞬间就抓住了我作为一名软件工程师的注意力。我负责维护和优化我们公司一款集成了视觉识别功能的智能产品，而目标跟踪正是其中不可或缺的关键技术。在产品的实际运行中，我们发现，虽然许多标准的目标跟踪算法在理想环境下表现出色，但在面对真实世界中的各种“复杂场景”时，性能就会大幅下降，导致用户体验不佳。例如，产品需要在动态变化的室内环境中进行物品识别和定位，这里的光照条件、背景干扰以及被跟踪物体的轻微形变都是不容忽视的挑战。我迫切希望这本书能够提供一些能够提高跟踪稳定性和鲁棒性的技术。我期待书中能详细介绍一些能够自适应环境变化、或者能够从历史信息中学习并预测目标运动趋势的高级算法。是否会讲解一些关于主动跟踪（active tracking）的策略，让算法能够主动去寻找和锁定目标？或者，是否会讨论一些数据驱动的跟踪方法，如何有效地利用数据来训练出更具泛化能力的模型？如果书中能够提供一些关于性能优化和资源限制下的跟踪实现建议，那将是锦上添花，使这本书对我们实际开发工作具有极高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

《复杂场景的视觉目标跟踪方法》这个书名，给我的第一印象就是内容会非常扎实和具有挑战性。我是一名研究生，目前正在进行计算机视觉方向的研究，而目标跟踪一直是我的研究重点之一。市面上关于目标跟踪的书籍不少，但很多都停留在基础算法的层面，难以满足我对于前沿研究的需求。因此，当看到“复杂场景”这个词时，我立刻意识到这本书可能触及到当前研究中最具难度和价值的部分。我非常好奇书中是否会涵盖一些最新的深度学习驱动的跟踪算法，例如， Siamese Networks 的各种变体，如何利用 Transformer 架构进行全局特征提取，或者基于强化学习的跟踪方法。而且，“复杂场景”这个表述很吸引人，我想知道书中是如何定义和划分这些复杂场景的，是侧重于目标本身的变化（如姿态、尺度、形变），还是侧重于环境因素（如光照、遮挡、背景杂乱、摄像机运动）？书中是否会针对不同的复杂情况，提出相应的模型结构、损失函数设计或者数据增强策略？我也希望能看到书中对这些方法的性能评估，以及在一些公开数据集上的对比分析。这本书能否成为我解决研究难题的灵感来源，是我最为看重的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《复杂场景的视觉目标跟踪方法》一开始就勾起了我的好奇心。作为一名对计算机视觉领域颇感兴趣的业余爱好者，我经常在观看一些科幻电影或纪录片时，被其中流畅的画面追踪技术所吸引。然而，我一直对这些技术背后的原理知之甚少。当我看到这本书的名字时，我立刻联想到电影中那些精准捕捉快速移动物体、甚至在混乱背景下也能识别特定目标的场景。我很好奇，这本书是否会深入探讨如何在各种“复杂场景”下实现视觉目标跟踪？例如，在光照变化剧烈、遮挡频繁出现、目标形态多变、或者背景干扰物众多的情况下，有哪些创新的算法或策略可以被应用？书中是否会讲解一些前沿的深度学习模型，比如如何利用卷积神经网络（CNN）或者循环神经网络（RNN）来学习目标的特征表示，并预测其运动轨迹？另外，“复杂场景”的定义本身就非常宽泛，书中会不会对这些复杂性进行细致的分类和界定，然后针对不同类型的复杂性提出相应的解决方案？我非常期待书中能够包含一些具体的案例分析，展示这些方法在实际应用中的效果，比如在自动驾驶、安防监控、机器人导航等领域。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿越视觉目标跟踪的迷宫，理解其中的挑战，并探索出应对之道。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《复杂场景的视觉目标跟踪方法》让我感到非常亲切，因为我所在的团队正在开发一套智能监控系统，而其中最核心也最具挑战性的模块就是目标跟踪。在实际部署过程中，我们遇到的问题远比理论模型中要复杂得多。比如，在广阔的户外环境中，目标可能突然消失在画面之外，或者被茂密的树叶、移动的车辆等严重遮挡；在人员密集的场所，多个相似的目标在屏幕上快速穿梭，区分和锁定特定个体非常困难；而不同天气条件下的光照变化，更是对算法的鲁棒性提出了严峻考验。我希望这本书能够提供一些实用的、可以直接应用的解决方案。书中是否会讲解如何设计能够适应动态光照条件的特征提取器？是否有关于处理部分遮挡和完全遮挡的有效方法？对于多目标跟踪，书中会介绍哪些能够有效区分和管理目标的算法？我特别希望能看到书中对这些方法的代码实现细节或者伪代码的阐述，以便我们能够快速地将其集成到现有的系统中。这本书能否成为我们团队攻克技术难关的“圣经”，是我最关心的。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《复杂场景的视觉目标跟踪方法》这本书时，我首先被它专业的书名所吸引。我从事的是图像处理相关的工作，虽然日常接触到不少图像分析的课题，但对于“目标跟踪”这一细分领域，尤其是“复杂场景”下的跟踪，还停留在比较基础的认知层面。我一直在寻找一本能够系统梳理这一领域技术进展的著作。这本书的书名暗示了它将聚焦于那些并非理想化条件下的跟踪问题，这正是我工作中最常遇到的难题。比如，在户外监控场景中，天气变化（雨、雪、雾）对目标的可见性影响巨大；在体育赛事转播中，多个相似目标的出现和相互遮挡是家常便饭；在虚拟现实或增强现实应用中，快速的头部转动和背景的动态变化对跟踪精度提出了极高的要求。我想知道书中是否会从理论层面深入剖析这些复杂因素对跟踪算法的影响，并给出理论指导。此外，我也十分关注书中是否会介绍一些突破性的算法框架，例如，如何利用注意力机制来聚焦目标，如何引入时空信息来增强跟踪鲁棒性，或者是否会探讨基于生成对抗网络（GAN）的方法来生成更具代表性的目标特征。这本书是否能够提供一套完整的技术栈，帮助我理解并实践这些高级的跟踪技术，是我非常期待的。