了得網工業技術_視頻目標跟蹤方法

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視頻目標跟蹤方法
該商品所屬分類：工業技術 -> 電子通信
【市場價】	297-430元
【優惠價】	186-269元
【作者】	查宇飛　等著
【所屬類別】	圖書工業技術電子通信通信
【出版社】	國防工業出版社
【ISBN】	9787118102352
【折扣說明】	一次購物滿999元台幣免運費+贈品一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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內容介紹

開本：大32開

紙張：膠版紙

包裝：精裝

是否套裝：否

國際標準書號ISBN：9787118102352

作者：查宇飛等著

出版社：國防工業出版社

出版時間：2015年07月

內容簡介

《視頻目標跟蹤方法》繫統闡述了視頻目標跟蹤的有關概念、原理和方法。全書共分為8章，第1章介紹視頻目標跟蹤的意義、繫統構成、問題描述和分類；第2章介紹運動目標檢測的方法；第3章對目標跟蹤中所涉及的特征提取進行介紹；第4章和第5章分別從生成式模型和判別式模型的角度介紹目標跟蹤方法；第6章、第7章和第8章分別從粒子濾波、均值漂移和水平集方法介紹運動預測模型。本書是視頻目標跟蹤方面的專*，反映作者查宇飛、畢篤彥、楊源、鞠明近年來在這一領域的主要研究成果。

本書內容新穎，理論聯繫實際，可作為大專院校及科研院所圖像處理、計算機視覺和視頻處理等領域的高年級本科生、研究生的教學和參考用書，也可供相關領域的教師、科研人員及工程技術人員作參考。

第1章綜述
1.1 視頻目標跟蹤的意義和作用
1.2 視頻目標跟蹤繫統
1.2.1 繫統組成
1.2.2 面臨挑戰
1.2.3 數學描述
1.3 視頻目標跟蹤概述
1.3.1 目標特征提取
1.3.2 目標檢測
1.3.3 目標模型
1.3.4 目標搜索
1.4 發展趨勢
1.4.1 面臨挑戰
1.4.2 未來方向展望第1章綜述

1.1 視頻目標跟蹤的意義和作用

1.2 視頻目標跟蹤繫統

    1.2.1 繫統組成

    1.2.2 面臨挑戰

    1.2.3 數學描述

1.3 視頻目標跟蹤概述

    1.3.1 目標特征提取

    1.3.2 目標檢測

    1.3.3 目標模型

    1.3.4 目標搜索

1.4 發展趨勢

    1.4.1 面臨挑戰

    1.4.2 未來方向展望

1.5 本章小結

參考文獻

第2章運動目標檢測

2.1 背景模型的高斯混合模型描述

    2.1.1 高斯混合模型及EM求解

    2.1.2 在線高斯混合背景模型

    2.1.3 實驗結果討論

2.2 基於背景重構的多運動目標檢測

    2.2.1 背景重構

    2.2.2 背景維護

    2.2.3 輪廓分割

    2.2.4 實驗結果討論

2.3 復雜背景模型學習

    2.3.1 前景檢測

    2.3.2 多尺度判別模型

    2.3.3 實驗結果討論

2.4 運動陰影消除

    2.4.1 陰影模型

    2.4.2 馬爾可夫隨機場

    2.4.3 實驗結果討論

2.5 本章小結

參考文獻

第3章目標特征提取

3.1 全局特征

    3.1.1 直方圖特征

    3.1.2 顏色特征

    3.1.3 輪廓特征

3.2 局部結構特征

    3.2.1 點特征

    3.2.2 邊緣特征

    3.2.3 紋理特征

    3.2.4 圖像塊特征

3.3 運動特征

    3.3.1 光流

    3.3.2 SIFT流

3.4 本章小結

參考文獻

第4章基於生成式目標模型的目標跟蹤

4.1 子空間模型

    4.1.1 主成分分析（PCA）

    4.1.2 在線主成分分析

    4.1.3 在線主成分分析跟蹤

4.2 稀疏表示模型

    4.2.1 稀疏表示

    4.2.2 l1範數小化跟蹤算法

    4.2.3 基於稀疏性的協作式目標跟蹤算法

4.3 隨機森林

    4.3.1 隨機樹構建

    4.3.2 霍夫隨機森林

    4.3.3 霍夫隨機森林目標檢測

    4.3.4 霍夫隨機森林目標跟蹤

4.4 本章小結

參考文獻

第5章基於判別式目標模型的目標跟蹤

5.1 基於在線特征選擇的輪廓跟蹤

    5.1.1 基於Fisher判別準則的在線特征選擇

    5.1.2 基於動態鄰近區域快速水平集的輪廓跟蹤

    5.1.3 實驗結果討論

5.2 基於子空間半監督判別模型的目標跟蹤

    5.2.1 在線主成分分析

    5.2.2 半監督線性判別分析

    5.2.3 實驗結果討論

5.3 集成輪廓跟蹤

    5.3.1 集成輪廓跟蹤算法

    5.3.2 實驗結果討論

5.4 基於圖直推學習的魯棒跟蹤

    5.4.1 基於圖的直推學習

    5.4.2 目標跟蹤模型

    5.4.3 實驗結果討論

5.5 本章小結

參考文獻

第6章基於粒子濾波的目標跟蹤

6.1 粒子濾波基本原理

    6.1.1 基於貝葉斯估計的目標跟蹤框架和蒙特卡羅方法

    6.1.2 貝葉斯重要性采樣

    6.1.3 粒子退化問題和粒子濾波算法

6.2 基於特征融合的粒子濾波

    6.2.1 方向梯度直方圖

    6.2.2 距離度量

    6.2.3 跟蹤算法

    6.2.4 實驗結果討論

6.3 基於增量學習Rao—Blackwellized粒子濾波的跟蹤算法

    6.3.1 Rao—Blackwellization粒子濾波（RBPF）

    6.3.2 算法步驟

    6.3.3 實驗結果討論

6.4 基於瀑布粒子濾波跟蹤算法

    6.4.1 活動基模型

    6.4.2 瀑布型粒子濾波器

    6.4.3 基於活動基的瀑布粒子濾波跟蹤算法

    6.4.4 實驗結果討論

6.5 本章小結

參考文獻

第7章基於均值移動的目標跟蹤

7.1 均值移動跟蹤算法簡介

    7.1.1 均值移動算法原理

    7.1.2 快速均值移動算法

7.2 基於均值移動和改進直方圖映射的目標跟蹤算法

    7.2.1 直方圖映射模型

    7.2.2 改進的直方圖映射模型

    7.2.3 目標跟蹤算法設計

    7.2.4 實驗結果討論

7.3 特征融合均值移動跟蹤方法

    7.3.1 目標模型的多特征融合描述

    7.3.2 基於均值移動（Mean shift）的融合跟蹤定位

    7.3.3 實驗結果討論

7.4 基於均值移動（Mean shift）粒子濾波的運動目標跟蹤

    7.4.1 基於統計直方圖的目標模型

    7.4.2 均值移動（Mean shift）粒子濾波

    7.4.3 實驗結果討論

7.5 本章小結

參考文獻

第8章基於水平集的輪廓跟蹤

8.1 水平集理論

    8.1.1 曲線演化理論

    8.1.2 水平集原理及數值實現方法

    8.1.3 水平集快速算法

8.2 基於區域主動輪廓運動目標的跟蹤

    8.2.1 區域輪廓模型

    8.2.2 目標跟蹤模型

    8.2.3 實驗結果討論

8.3 基於極值區域的水平集分割跟蹤

    8.3.1 水平集能量項構成

    8.3.2 實驗結果討論

8.4 基於邊緣片斷特征的水平集跟蹤

    8.4.1 基於區域與邊緣的水平集分割算法

    8.4.2 基於邊緣片（Edglet）特征的目標檢測

    8.4.3 基於邊緣片斷特征與水平集分割的非剛體目標跟蹤算法

    8.4.4 實驗結果討論

8.5 本章小結

參考文獻

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