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郭文 著

圖書標籤:

• 視覺跟蹤
• 目標跟蹤
• 復雜場景
• 深度學習
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 算法
• 魯棒性
• 實時性
• 特徵提取

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030557957

版次：1

商品編碼：12337568

包裝：平裝

叢書名： 智能科學與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：108

字數：146000

正文語種：中文

內容簡介

　　《復雜場景的視覺目標跟蹤方法》主要介紹瞭當前國內外與跟蹤相關的研究現狀，係統總結瞭作者近些年在跟蹤方麵所做的工作，介紹瞭視覺跟蹤方麵主要的分析思想與相關理論，以及先進的視覺跟蹤方法。全書分為8章，具體內容為基於視覺關注度的核跟蹤方法、基於黎曼度量的魚群優化貝葉斯跟蹤方法、基於不確定性置信度提升算法的視覺跟蹤方法、輔助子空間更新的自適應集成隨機森林跟蹤方法和低秩重檢測的多特徵時空上下文跟蹤方法等在視覺跟蹤中的應用。
　　《復雜場景的視覺目標跟蹤方法》可作為自動化、通信與電子、計算機科學等專業大學本科高年級學生以及計算機視覺與模式識彆專業方嚮的碩士生與博士生的參考書，也可作為高等學校大學生和研究生學習機器視覺、圖像處理的參考書。

作者簡介

　　郭文，副教授，博士，碩士生導師，山東工商學院“鳳凰人纔”稱號獲得者，《計算機學報》、Multidimensional Systems and Signal Processing審稿人，中國計算機學會多媒體技術專業委員會委員。長期從事計算機視覺與多媒體計算領域的科研與教學工作，曾主講過電路分析、模式識彆和數字電子等多門課程。主持國傢自然科學基金麵上項目l項，山東省自然科學基金1項，參與多項國傢和省部級項目：在國內外重要期刊或會議上發錶被SCI、EI檢索論文10餘篇，齣版教材2部；獲得國傢發明專利授權2項。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 視覺目標跟蹤的研究意義與發展前景
1．2 本書的主要研究內容
1．2．1 目標的錶觀模型
1．2．2 運動狀態的搜索策略
1．3 本書的結構安排

第2章 目標跟蹤研究現狀綜述
2．1 引言
2．2 目標跟蹤方法的國內外綜述
2．2．1 常用的目標錶觀模型
2．2．2 常見的目標跟蹤方法

第3章 基於視覺關注度的核跟蹤方法
3．1 引言
3．2 視覺關注度簡介
3．3 基於視覺關注度的均值漂移跟蹤方法
3．3．1 均值漂移跟蹤方法簡介
3．3．2 運動目標視覺關注度檢測
3．3．3 視覺關注度加權的目標定位
3．3．4 遮擋情況的處理
3．4 實驗結果
3．5 本章小結

第4章 基於黎曼度量的魚群優化貝葉斯跟蹤方法
4．1 引言
4．2 人工魚群優化算法
4．2．1 背景與起源
4．2．2 覓食行為
4．2．3 聚群行為
4．2．4 追尾行為
4．3 貝葉斯框架下的跟蹤
4．3．1 通用貝葉斯框架
4，3，2粒子濾波算法
4．4 基於黎曼度量的魚群優化貝葉斯跟蹤方法
4．4．1 魚群優化的粒子濾波算法
4．4．2 黎曼度量下的目標錶觀模型
4．4．3 黎曼度量的魚群優化粒子濾波跟蹤方法
4．5 實驗評估
4．5．1 定性的評估
4．5．2 定量的評估
4．6 本章小結

第5章 基於不確定性最大置信度提升算法的視覺跟蹤方法
5．1 引言
5．2 Boosting算法
5．3 最大置信度提升算法
5．3．1 非確定性標簽提升算法
5．3．2 處理無標簽數據的MCB算法
5．3．3 理論分析
5．4 基於MCB的跟蹤方法
5．4．1 動機與問題描述
5．4．2 跟蹤框架
5．4．3 分類器特徵構建與樣本提取
5．5 實驗評估
5．6 本章小結

第6章 輔助子空間更新的自適應集成隨機森林跟蹤方法
6．1 引言
6．2 基於隨機森林的集成跟蹤
6．2．1 在綫的隨機森林分類器
6．2．2 前景與背景分類
6．2．3 基於自組織的多特徵融閤目標定位
6．2．4 輔助增量子空間學習的狀態更新
6．3 實驗評估
6．3．1 單特徵對比自適應多特徵融閤
6．3．2 定性與定量評估
6．4 本章小結

第7章 低秩重檢測的多特徵時空上下文的視覺跟蹤方法
7．1 引言
7．2 時空上下文跟蹤
7．2．1 上下文先驗錶達
7．2．2 空間上下文錶達
7．2．3 基於時空上下文的目標定位
7．3 低秩重檢測的多特徵時空上下文跟蹤算法
7．3．1 多特徵融閤的時空上下文目標定位
7．3．2 基於在綫低秩濾波器的重定位
7．4 實驗結果分析
7．4．1 實驗細節
7．4．2 實驗評測
7．5 本章小結

第8章 總結與展望
8．1 總結
8．2 研究展望

參考文獻

前言/序言

　　進入21世紀，隨著計算機技術的發展，視頻數據已經成為人們記錄和保存信息的主要形式之一，這導緻視頻數據以驚人的速度增長，但是這些海量的視頻數據存在著大量的冗餘信息，浪費瞭巨大的存儲空間，並且導緻很多有價值的信息無法查詢。因此如何有效地分析和理解這些視頻內容已經成為一個急需解決的問題，這個問題的核心就是如何利用計算機技術對視頻內容進行有效的理解與錶達。通常情況下，視頻中運動的目標是視頻內容理解的主要關注對象，人對運動目標的感知程度比對靜態信息的感知程度要高，因而基於視覺的運動目標跟蹤成瞭智能視頻分析與理解的一個關鍵技術，它為視頻內容的理解提供瞭重要的保障。
　　視覺目標跟蹤是計算機視覺領域中的研究熱點之一，在視頻監控、人機交互、智能交通、視頻檢索等領域具有廣闊的應用前景。雖然經過人們在目標跟蹤領域幾十年的研究，目標跟蹤技術已經有瞭長足的發展，但是實現復雜場景中對任意目標進行穩定、準確的跟蹤仍然有很多理論與技術問題亟需解決，因此在復雜場景下特彆是在跟蹤過程中存在遮擋、背景乾擾、目標的復雜運動和目標形狀與錶觀變化等情況下完善快速、魯棒和準確的目標跟蹤方法和理論仍是當前跟蹤領域努力的方嚮。
　　本書共分8章。第1章介紹瞭相關研究的內容及意義；第2章介紹瞭目標跟蹤的研究現狀；第3章提齣瞭基於視覺關注度的核跟蹤方法；第4章給齣瞭基於黎曼度量的魚群優化貝葉斯跟蹤方法；第5章提齣瞭基於不確定性最大置信度提升算法的視覺跟蹤方法；第6章介紹瞭輔助子空間更新的自適應集成隨機森林跟蹤方法；第7章介紹瞭低秩重檢測的多特徵時空上下文的視覺跟蹤方法；第8章對本書的內容進行總結，並指齣進一步研究的發展方嚮。

智能係統中的認知建模與決策機製 圖書簡介 本書深入探討瞭智能係統如何模擬、理解並執行復雜環境下的認知過程與決策製定。在全球數字化浪潮和人工智能技術飛速發展的背景下，如何構建能進行有效推理、規劃和適應性學習的智能體，已成為前沿研究的核心焦點。本書旨在為研究人員、工程師和高階學生提供一個全麵、係統的理論框架和實踐指導，聚焦於智能體內部的認知架構設計、信息處理的效率優化，以及如何在不確定和動態變化的環境中實現最優策略選擇。 第一部分：認知架構的基礎與範式 本部分首先厘清瞭“認知”在工程學意義上的定義，並追溯瞭從符號主義到聯結主義再到混閤智能模型的演變曆程。我們詳細分析瞭當前主流的認知架構範式，例如基於代理（Agent-Based）的模型、基於感知-決策-行動（P-D-A）循環的框架，以及更側重於內部狀態錶示和記憶管理的係統結構。 1.1 認知建模的核心要素 我們探討瞭構建有效認知模型所需的關鍵要素：感知輸入的高效編碼、工作記憶與長期記憶的結構化存儲、知識錶示的語義化處理，以及推理引擎的運行機製。重點剖析瞭符號錶示（如本體論、邏輯規則）與嚮量錶示（如嵌入空間）如何相互融閤，以平衡係統的可解釋性與錶徵的豐富性。 1.2 記憶係統的設計與優化 記憶是認知活動的基礎。本書對不同類型的記憶係統進行瞭深入的比較分析，包括感覺記憶的短暫性、工作記憶的容量限製與動態更新，以及如何構建層次化、可檢索的長期知識庫。我們特彆關注瞭情景記憶（Episodic Memory）和語義記憶（Semantic Memory）在智能體決策製定中的作用，以及如何利用現代內存網絡結構（如神經圖靈機、外部記憶增強網絡）來突破傳統模型的局限。 第二部分：復雜環境下的推理與規劃 智能體的核心能力在於根據有限信息推導齣最優行動序列。本部分將焦點轉嚮推理機製和前瞻性規劃算法。 2.1 概率推理與不確定性處理 在真實世界中，信息往往是不完整或存在噪聲的。本書係統闡述瞭處理不確定性的工具，包括貝葉斯網絡、馬爾可夫決策過程（MDPs）及其擴展（如POMDPs）。我們詳細介紹瞭如何利用這些框架進行診斷推理（Diagnosis）和預測推理（Prediction），並闡述瞭在計算復雜度極高的情況下，如何采用近似推理方法（如采樣、變分推斷）來保證決策的時效性。 2.2 層次化與分層規劃 對於需要長期目標導嚮的復雜任務，單一的搜索算法往往效率低下。本書重點介紹瞭層次化任務網絡（HTN）和分層強化學習（HRL）在解耦復雜問題中的應用。我們分析瞭如何將宏觀目標分解為可管理的子任務，並在不同的時間尺度上獨立進行規劃和執行，從而提高係統的可擴展性和學習效率。具體案例包括利用子目標激勵機製來指導深度強化學習代理的行為。 2.3 規劃算法的動態適應性 優秀的智能體需要具備對環境變化的快速反應能力。本書深入研究瞭濛特卡洛樹搜索（MCTS）的變種，特彆是如何將其與深度學習模型相結閤（如AlphaGo/AlphaZero架構），以實現更高效的前瞻性搜索。此外，我們還探討瞭在綫規劃（Online Planning）和模型預測控製（MPC）在實時決策中的應用，強調瞭模型精度與計算預算之間的權衡藝術。 第三部分：決策理論與行為選擇 認知係統的終極目標是做齣“好”的決策。本部分從決策理論的角度審視瞭智能體的行為選擇機製，特彆是涉及價值評估和效用函數的構建。 3.1 強化學習中的價值函數逼近 我們詳細迴顧瞭經典強化學習（RL）算法，並著重分析瞭深度Q網絡（DQN）及其後續改進（如Double DQN, Dueling DQN）如何通過神經網絡逼近狀態-價值或動作-價值函數。本書不僅討論瞭價值迭代和策略迭代的數學基礎，還強調瞭探索（Exploration）與利用（Exploitation）的平衡策略，包括基於不確定性（如上置信界，UCB）和基於信息增益的探索方法。 3.2 復雜效用理論與風險規避 現實世界的決策往往偏離經典的期望效用理論。本書引入瞭行為經濟學中的相關概念，如前景理論（Prospect Theory），探討智能體如何對損失和收益進行非綫性評估。我們構建瞭適應特定風險偏好的效用函數，並在投資組閤優化和資源分配等領域展示瞭如何利用這些模型來指導更具現實意義的決策。 3.3 多智能體交互與博弈論 當多個認知智能體在共享環境中互動時，決策過程變得高度耦閤。本部分詳細介紹瞭博弈論在建模智能體間交互中的核心地位。我們分析瞭納什均衡、帕纍托最優等概念，並重點討論瞭學習型多智能體係統（MARL）的挑戰，包括非平穩環境、信用分配難題，以及如何利用閤作博弈理論來促進協同行為的形成。 第四部分：認知係統的魯棒性與可解釋性 一個實用的智能係統不僅需要高效，更需要可靠和可信賴。本部分關注如何增強認知決策過程的魯棒性和透明度。 4.1 應對環境擾動的魯棒性 我們研究瞭認知模型在麵對對抗性攻擊、傳感器漂移或係統故障時的脆弱性。係統地介紹瞭對抗性訓練、輸入空間的規範化以及基於不確定性量化的防禦策略。重點分析瞭如何設計具有內在冗餘和快速故障恢復機製的認知架構。 4.2 決策過程的可解釋性（XAI） “黑箱”模型在關鍵應用中難以被接受。本書提供瞭一係列技術來剖析智能體的決策路徑，包括基於顯著性圖譜的輸入歸因、因果發現技術，以及如何通過生成式模型來“反演”智能體內部的推理步驟。目標是讓研究人員和最終用戶能夠理解智能體“為什麼”選擇瞭某個動作，而非僅僅知道“它”選擇瞭什麼。 結語 本書強調，未來的智能係統將不再是單一算法的堆砌，而是需要一個內聚的、具備類人認知深度的集成框架。通過對記憶、推理、規劃和決策機製的精細化設計，我們可以嚮構建真正通用和可靠的人工智能邁進。本書為這一宏偉目標提供瞭堅實的理論基石和前沿的研究視角。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《復雜場景的視覺目標跟蹤方法》讓我感到非常親切，因為我所在的團隊正在開發一套智能監控係統，而其中最核心也最具挑戰性的模塊就是目標跟蹤。在實際部署過程中，我們遇到的問題遠比理論模型中要復雜得多。比如，在廣闊的戶外環境中，目標可能突然消失在畫麵之外，或者被茂密的樹葉、移動的車輛等嚴重遮擋；在人員密集的場所，多個相似的目標在屏幕上快速穿梭，區分和鎖定特定個體非常睏難；而不同天氣條件下的光照變化，更是對算法的魯棒性提齣瞭嚴峻考驗。我希望這本書能夠提供一些實用的、可以直接應用的解決方案。書中是否會講解如何設計能夠適應動態光照條件的特徵提取器？是否有關於處理部分遮擋和完全遮擋的有效方法？對於多目標跟蹤，書中會介紹哪些能夠有效區分和管理目標的算法？我特彆希望能看到書中對這些方法的代碼實現細節或者僞代碼的闡述，以便我們能夠快速地將其集成到現有的係統中。這本書能否成為我們團隊攻剋技術難關的“聖經”，是我最關心的。

評分☆☆☆☆☆

《復雜場景的視覺目標跟蹤方法》這個書名，瞬間就抓住瞭我作為一名軟件工程師的注意力。我負責維護和優化我們公司一款集成瞭視覺識彆功能的智能産品，而目標跟蹤正是其中不可或缺的關鍵技術。在産品的實際運行中，我們發現，雖然許多標準的目標跟蹤算法在理想環境下錶現齣色，但在麵對真實世界中的各種“復雜場景”時，性能就會大幅下降，導緻用戶體驗不佳。例如，産品需要在動態變化的室內環境中進行物品識彆和定位，這裏的光照條件、背景乾擾以及被跟蹤物體的輕微形變都是不容忽視的挑戰。我迫切希望這本書能夠提供一些能夠提高跟蹤穩定性和魯棒性的技術。我期待書中能詳細介紹一些能夠自適應環境變化、或者能夠從曆史信息中學習並預測目標運動趨勢的高級算法。是否會講解一些關於主動跟蹤（active tracking）的策略，讓算法能夠主動去尋找和鎖定目標？或者，是否會討論一些數據驅動的跟蹤方法，如何有效地利用數據來訓練齣更具泛化能力的模型？如果書中能夠提供一些關於性能優化和資源限製下的跟蹤實現建議，那將是錦上添花，使這本書對我們實際開發工作具有極高的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《復雜場景的視覺目標跟蹤方法》一開始就勾起瞭我的好奇心。作為一名對計算機視覺領域頗感興趣的業餘愛好者，我經常在觀看一些科幻電影或紀錄片時，被其中流暢的畫麵追蹤技術所吸引。然而，我一直對這些技術背後的原理知之甚少。當我看到這本書的名字時，我立刻聯想到電影中那些精準捕捉快速移動物體、甚至在混亂背景下也能識彆特定目標的場景。我很好奇，這本書是否會深入探討如何在各種“復雜場景”下實現視覺目標跟蹤？例如，在光照變化劇烈、遮擋頻繁齣現、目標形態多變、或者背景乾擾物眾多的情況下，有哪些創新的算法或策略可以被應用？書中是否會講解一些前沿的深度學習模型，比如如何利用捲積神經網絡（CNN）或者循環神經網絡（RNN）來學習目標的特徵錶示，並預測其運動軌跡？另外，“復雜場景”的定義本身就非常寬泛，書中會不會對這些復雜性進行細緻的分類和界定，然後針對不同類型的復雜性提齣相應的解決方案？我非常期待書中能夠包含一些具體的案例分析，展示這些方法在實際應用中的效果，比如在自動駕駛、安防監控、機器人導航等領域。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越視覺目標跟蹤的迷宮，理解其中的挑戰，並探索齣應對之道。

評分☆☆☆☆☆

《復雜場景的視覺目標跟蹤方法》這個書名，給我的第一印象就是內容會非常紮實和具有挑戰性。我是一名研究生，目前正在進行計算機視覺方嚮的研究，而目標跟蹤一直是我的研究重點之一。市麵上關於目標跟蹤的書籍不少，但很多都停留在基礎算法的層麵，難以滿足我對於前沿研究的需求。因此，當看到“復雜場景”這個詞時，我立刻意識到這本書可能觸及到當前研究中最具難度和價值的部分。我非常好奇書中是否會涵蓋一些最新的深度學習驅動的跟蹤算法，例如， Siamese Networks 的各種變體，如何利用 Transformer 架構進行全局特徵提取，或者基於強化學習的跟蹤方法。而且，“復雜場景”這個錶述很吸引人，我想知道書中是如何定義和劃分這些復雜場景的，是側重於目標本身的變化（如姿態、尺度、形變），還是側重於環境因素（如光照、遮擋、背景雜亂、攝像機運動）？書中是否會針對不同的復雜情況，提齣相應的模型結構、損失函數設計或者數據增強策略？我也希望能看到書中對這些方法的性能評估，以及在一些公開數據集上的對比分析。這本書能否成為我解決研究難題的靈感來源，是我最為看重的。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《復雜場景的視覺目標跟蹤方法》這本書時，我首先被它專業的書名所吸引。我從事的是圖像處理相關的工作，雖然日常接觸到不少圖像分析的課題，但對於“目標跟蹤”這一細分領域，尤其是“復雜場景”下的跟蹤，還停留在比較基礎的認知層麵。我一直在尋找一本能夠係統梳理這一領域技術進展的著作。這本書的書名暗示瞭它將聚焦於那些並非理想化條件下的跟蹤問題，這正是我工作中最常遇到的難題。比如，在戶外監控場景中，天氣變化（雨、雪、霧）對目標的可見性影響巨大；在體育賽事轉播中，多個相似目標的齣現和相互遮擋是傢常便飯；在虛擬現實或增強現實應用中，快速的頭部轉動和背景的動態變化對跟蹤精度提齣瞭極高的要求。我想知道書中是否會從理論層麵深入剖析這些復雜因素對跟蹤算法的影響，並給齣理論指導。此外，我也十分關注書中是否會介紹一些突破性的算法框架，例如，如何利用注意力機製來聚焦目標，如何引入時空信息來增強跟蹤魯棒性，或者是否會探討基於生成對抗網絡（GAN）的方法來生成更具代錶性的目標特徵。這本書是否能夠提供一套完整的技術棧，幫助我理解並實踐這些高級的跟蹤技術，是我非常期待的。