实用性目标检测与跟踪算法原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐光柱 著

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• 深度学习
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• OpenCV
• 实时性
• 应用

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102208

商品编码：29710462991

包装：平装

出版时间：2015-06-18

基本信息

书名:实用性目标检测与跟踪算法原理与应用

：72.00元

售价：49.0元,便宜23.0元,折扣68

作者:徐光柱

出版社：国防工业出版社

出版日期：2015-06-18

ISBN：9787118102208

字数：

页码：164

版次：1

装帧：平装

开本：16

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

徐光柱、雷帮军著的《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》从实时与实用两个角度，结合具体实例系统讲述了视觉目标检测与跟踪算法原理及应用。

在视觉目标检测部分，本书全面论述了AdaBoost算法原理、积分图及Haar-Like特征快速计算方法和Viola-Jones通用目标检测框架、梯度直方图、SVM原理、HOG与SVM相结合的目标检测框架，同时给出了这两类算法在人脸检测与行人检测中的应用实例及基于openCV的实现。在视觉目标跟踪部分，本书系统介绍了单目标跟踪算法的分类与现存问题及性能评价方法；详细论述了以压缩感知理论为背景的压缩跟踪算法原理及改进算法．并对其具体实现给出了细节分析；全面讲述了跟踪、学习及检测相结合的视觉目标跟踪算法的原理，并给出了其性能分析。*后，从具体问题出发，本书详细说明了目标检测与跟踪算法在人眼区域检测与跟踪、多人脸检测与跟踪、交互式鱼体跟踪系统中的应用。

本书内容丰富、案例典型，论述由浅入深、重点突出，理论与实例紧密结合，内容安排合理、可读性强。

本书适用于计算机视觉相关方向的研究生和高年级本科生阅读，同时也可作为相关领域研究人员和目标检测与跟踪算法工程师的参考资料。

目录

作者介绍

文摘

序言

《人工智能驱动的创新：深度学习模型在复杂场景下的感知与决策》 内容概述： 本书旨在深入探讨人工智能领域的核心技术——深度学习，并重点聚焦于其在复杂现实场景中的感知与决策能力。不同于关注具体算法原理的著作，本书更侧重于从宏观视角展现深度学习模型如何被构建、训练，并最终在解决实际问题中发挥关键作用。我们将剖析主流深度学习框架的构建逻辑，介绍不同神经网络架构的设计思想，并通过一系列精心挑选的案例研究，展示这些模型如何赋能机器人导航、自动驾驶、智能监控、医疗影像分析以及个性化推荐系统等前沿应用。本书力求以清晰的语言、丰富的图示和直观的案例，引导读者理解深度学习强大的感知与决策机制，以及其在推动各行各业创新浪潮中的核心地位。 第一部分：深度学习的基石：从数据到模型 本部分将带领读者走进深度学习的世界，理解其核心概念和基本构建模块。 第一章：数据：智能的源泉与挑战 数据的重要性与多样性： 深入阐述高质量、大规模数据集对于训练有效深度学习模型的不可替代性。我们将讨论不同类型的数据（图像、文本、语音、时间序列等）的特征及其在机器学习任务中的应用。 数据预处理与增强： 详细介绍数据清洗、归一化、标注以及各种数据增强技术（如翻转、裁剪、旋转、颜色抖动等）在提升模型泛化能力中的作用。强调数据预处理的严谨性和数据增强的创造性。 数据集的构建与管理： 探讨如何从零开始构建特定领域的数据集，包括数据采集、标注工具的选择、质量控制策略以及数据集的存储与版本管理。 数据隐私与伦理考量： 关注在数据驱动的人工智能发展过程中，数据隐私保护、信息安全以及算法偏见的伦理问题，强调负责任的数据使用。 第二章：神经网络的演进：从感知器到深度架构 神经网络的基本原理： 回顾感知器、多层感知器（MLP）等早期模型，解释神经元、激活函数、权重和偏置等基本概念。 卷积神经网络（CNN）： 深入讲解CNN的核心思想，包括卷积层、池化层、全连接层及其在图像识别和计算机视觉任务中的卓越表现。我们将展示CNN如何有效地从图像中提取空间特征。 循环神经网络（RNN）及其变种： 阐述RNN在处理序列数据（如文本、语音）中的优势，并重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决梯度消失问题，实现对长期依赖关系的建模。 Transformer架构： 详细解析Transformer模型及其在自然语言处理（NLP）领域的革命性影响。重点介绍自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力机制，以及其在并行计算和捕捉长距离依赖方面的强大能力。 生成对抗网络（GAN）： 介绍GAN的生成器与判别器的对抗训练模式，以及其在图像生成、风格迁移、数据增强等方面的应用潜力。 第三章：模型训练的艺术：优化与正则化 损失函数的设计与选择： 探讨不同任务（分类、回归、分割等）中常用的损失函数，如交叉熵损失、均方误差损失等，以及如何根据具体问题选择合适的损失函数。 优化算法的原理与应用： 深入剖析随机梯度下降（SGD）及其各种改进算法，如Adam、RMSprop、Adagrad等，解释它们如何高效地更新模型参数，并讨论学习率调度策略的重要性。 正则化技术： 详细介绍L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization等技术，以及它们如何有效防止模型过拟合，提升模型的泛化能力。 超参数调优： 探讨网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数调优方法，以及如何系统地寻找最优的模型配置。 模型评估与验证： 讲解准确率、召回率、F1分数、IoU等关键评估指标，以及交叉验证、留出法等验证策略。 第二部分：人工智能驱动的感知能力 本部分将聚焦于深度学习模型如何赋予机器强大的感知能力，使其能够理解和解释复杂的现实世界。 第四章：计算机视觉：让机器“看见”世界 图像分类与识别： 讲解如何利用CNN等模型对图像中的物体进行分类和识别，并展示AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典模型的演进历程。 目标检测与定位： 深入分析R-CNN系列、YOLO系列、SSD等目标检测算法的原理，如何同时实现对图像中多个目标的检测和边界框的定位。 图像分割（语义分割、实例分割、全景分割）： 介绍FCN、U-Net、Mask R-CNN等模型，实现像素级别的图像理解，区分不同类别的物体或同一物体的不同实例。 图像生成与风格迁移： 探讨GAN在生成逼真图像、创作艺术风格方面的应用，以及如何利用神经网络实现图像风格的迁移。 三维视觉与场景理解： 介绍点云处理、深度估计、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等技术，使机器能够理解三维空间信息。 第五章：自然语言处理：让机器“理解”语言 词嵌入与语言模型： 讲解Word2Vec、GloVe等词嵌入技术，以及RNN、LSTM、Transformer在构建语言模型中的应用，实现对词语之间关系的建模。 文本分类与情感分析： 介绍如何利用深度学习模型进行文本内容的分类（如垃圾邮件检测）和情感倾向的识别。 机器翻译： 重点解析基于Attention机制的Transformer模型在神经机器翻译（NMT）领域的突破，实现高质量的跨语言文本转换。 问答系统与对话生成： 探讨如何构建能够理解用户问题并生成准确答案的智能问答系统，以及如何实现自然流畅的对话交互。 文本摘要与信息抽取： 讲解如何利用深度学习模型从大量文本中提取关键信息和生成简洁的摘要。 第六章：多模态学习：融合多种感官信息 跨模态表示学习： 探讨如何学习能够统一表示不同模态数据（如图像、文本、音频）的共享空间。 图像字幕生成： 介绍如何将图像内容转化为自然语言描述，使机器能够“看见”并“说出”图像。 视觉问答（VQA）： 讲解如何让模型结合图像内容和文本问题，生成准确的答案。 音频与视频内容分析： 探讨如何利用深度学习模型进行语音识别、说话人识别、视频内容理解、事件检测等。 第三部分：人工智能驱动的决策能力 本部分将深入研究深度学习模型如何从感知到的信息中做出智能决策，并驱动各种智能系统的运行。 第七章：强化学习：在交互中学习最优策略 强化学习的基本框架： 介绍Agent、Environment、State、Action、Reward等核心概念，以及马尔可夫决策过程（MDP）。 值函数与策略梯度： 讲解Q-Learning、SARSA等基于值函数的方法，以及策略梯度（Policy Gradient）方法，如何学习最优策略。 深度强化学习（DRL）： 结合深度学习，介绍Deep Q-Network（DQN）、Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）、Proximal Policy Optimization（PPO）等DRL算法，使其能够处理高维状态空间。 应用场景： 探讨DRL在机器人控制、游戏AI、自动驾驶决策、资源调度等领域的成功案例。 第八章：深度学习在机器人与自动驾驶中的应用 路径规划与导航： 结合SLAM、目标检测和强化学习，讲解如何构建能够自主导航的机器人系统。 运动控制与姿态估计： 探讨如何利用深度学习模型实现精确的机器人运动控制和对自身姿态的准确估计。 自动驾驶感知系统： 详细介绍自动驾驶车辆中，目标检测、车道线检测、障碍物识别、交通信号灯识别等感知模块的工作原理。 决策与规划： 讲解自动驾驶汽车如何基于感知信息，做出驾驶决策，如变道、超车、避障等。 人机交互与驾驶员监控： 探讨如何利用深度学习技术提升自动驾驶中的人机交互体验，以及监测驾驶员状态。 第九章：智能系统中的决策制定与优化 推荐系统： 深入分析协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐以及深度学习在个性化推荐中的应用（如Embedding、RNN、Transformer）。 金融风控与量化交易： 探讨深度学习在欺诈检测、信用评分、股票价格预测、算法交易等领域的应用。 医疗影像诊断与辅助决策： 介绍深度学习模型如何辅助医生进行疾病诊断，如肿瘤检测、病灶分割等。 智能制造与质量控制： 讲解深度学习在产品缺陷检测、生产流程优化、预测性维护等方面的应用。 城市交通管理与优化： 探讨深度学习在交通流量预测、信号灯配时优化、公共交通调度等方面的作用。 第四部分：前沿探索与未来展望 本部分将带领读者展望深度学习技术的最新发展趋势，以及其在构建未来智能社会中的潜在影响。 第十章：面向未来的深度学习：可解释性、联邦学习与边缘AI 可解释性AI（XAI）： 探讨如何理解深度学习模型的决策过程，提升模型的透明度和可信度，例如LIME、SHAP等方法。 联邦学习： 介绍如何在保护数据隐私的前提下，进行分布式模型训练，尤其是在医疗、金融等敏感领域。 边缘AI： 探讨将深度学习模型部署到计算能力受限的边缘设备上，实现低延迟、高效率的智能应用。 自监督学习与少样本学习： 介绍如何利用无标签数据进行预训练，以及如何在数据量有限的情况下训练高性能模型。 神经符号AI： 探讨将深度学习的感知能力与符号推理的逻辑性相结合，构建更强大、更通用的AI系统。 第十一章：人工智能的伦理、社会影响与负责任发展 算法偏见与公平性： 深入分析算法中存在的偏见及其对社会公平的影响，并探讨缓解策略。 AI的就业影响与社会变革： 讨论AI技术对劳动力市场、教育体系和社会结构可能带来的深远影响。 AI的安全与可信赖性： 关注AI系统的鲁棒性、安全性以及如何构建可信赖的AI。 AI治理与政策法规： 探讨国际社会在AI治理、伦理规范和法律法规制定方面所做的努力。 构建包容性与可持续的人工智能： 强调AI技术应服务于人类福祉，促进社会可持续发展，并呼吁全球合作共同应对AI带来的挑战。 本书将以其前瞻性的视角、全面的内容覆盖和丰富的实践案例，为读者提供一个深入理解人工智能驱动的创新和决策能力的平台，激发读者在这一激动人心领域的探索与实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字叙述风格非常独特，它既有学术著作的严谨性，又不失科普读物的易读性。不像很多技术书籍那样堆砌晦涩难懂的术语，这里的讲解逻辑非常清晰，层层递进，即便是初次接触这些复杂概念的读者，也能跟上作者的思路。我尤其欣赏作者在解释一些核心算法（比如YOLO系列或SORT算法）时所采用的类比和实例，这些巧妙的设计使得原本抽象的数学模型变得生动起来。在阅读过程中，我感觉就像是有一位经验丰富的导师在身旁耐心指导，不断地引导我深入思考。它不仅仅是“告诉”你算法是什么，更重要的是“教会”你理解算法背后的设计哲学和权衡取舍。这种深入浅出的能力，是区分一本优秀技术书籍和普通教材的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本《实用性目标检测与跟踪算法原理与应用》的封面设计非常吸引人，简洁明了，深蓝色的背景搭配白色的字体，给人一种专业而沉稳的感觉。当我拿到书本时，首先映入眼帘的是其扎实的排版和清晰的图表。从目录上看，它涵盖了从基础理论到前沿技术的广泛内容，似乎对于那些希望系统性学习计算机视觉领域核心技术的人来说，是一个非常好的起点。我特别注意到它在算法实现细节上的着墨，这对于动手能力强的读者来说是极大的福音。书中不仅仅停留在理论的陈述，还大量引用了实际的工程案例，这让我对它“实用性”的定位有了更深的理解。这种理论与实践紧密结合的编排方式，无疑会大大降低初学者进入这个复杂领域的门槛，同时也能为有一定经验的工程师提供参考手册般的价值。作者的严谨态度在这本书的每一个章节都得以体现，无论是公式的推导还是代码的注释，都显得一丝不苟。

评分☆☆☆☆☆

读完前几章的粗览后，我最大的感受是这本书的“落地性”极强。它似乎处处都在提醒读者，我们讨论的不是实验室里的玩具模型，而是需要在现实世界中处理复杂干扰和多变环境的工具。作者在论述算法的局限性时表现得尤为坦诚，没有过度美化任何技术。这种务实的态度，对于期望将理论转化为实际生产力的读者来说，是定心丸一样的存在。它不只是停留在“如何实现”的层面，更深入探讨了“在哪些条件下实现效果最好”以及“如何优化以适应特定资源限制”等实际工程中必须面对的问题。这本书的价值，就在于它架设了理论殿堂与工程现场之间那座坚实的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

翻阅这本书的篇幅，可以感受到作者在内容广度和深度上的精心平衡。它没有陷入对某个单一算法的过度钻研而忽略了整个领域的全景，也没有泛泛而谈，流于表面。在我看来，它成功地构建了一个从图像预处理到最终目标跟踪决策的完整技术链条。对于读者而言，这意味着可以获得一个全面的知识图谱，知道每个模块在整个系统中的作用和相互关系。这种宏观把握能力，对于进行系统集成和故障排查至关重要。而且，书中对不同算法的性能指标和适用场景进行了详尽的对比分析，这种客观公正的评价，对于工程师在实际项目中进行技术选型时，提供了非常有价值的参考基准，避免了盲目追求“最新”技术的陷阱。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量和印刷细节也令人印象深刻。纸张的选择适中，既保证了长时间阅读的舒适度，又使书本不会过于笨重，方便携带和翻阅。内页的排版留白恰到好处，使得图表和文字的视觉负荷得到了很好的分散。特别是那些流程图和架构示意图，线条清晰，层次分明，即使用墨水笔在旁边做标注也不会晕染。对于一本技术工具书来说，这种物理上的用户体验同样重要，它直接影响了读者在实际工作中使用这本书的频率和效率。一本好的书不仅要在内容上让人信服，在形态上也要能经受住高强度的使用考验，从这一点上看，这本《实用性目标检测与跟踪算法原理与应用》显然是经过深思熟虑的。