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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。
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