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  • 稀疏和低秩表示目標檢測與跟蹤及其軍事應用袁廣林國防工業出版社
    該商品所屬分類:圖書 -> ε
    【市場價】
    696-1008
    【優惠價】
    435-630
    【作者】 袁廣林 
    【出版社】國防工業出版社 
    【ISBN】9787118123043
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    出版社:國防工業出版社
    ISBN:9787118123043
    商品編碼:10039803824925

    包裝:平裝
    開本:16開
    出版時間:2021-05-01

    頁數:null
    字數:null
    代碼:116

    作者:袁廣林

        
        
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      商品基本信息,請以下列介紹為準
    商品名稱:稀疏和低秩表示目標檢測與跟蹤及其軍事應用
    作者:袁廣林,徐國明,秦曉燕 等
    代碼:116.0
    出版社:國防工業出版社
    出版日期:2021-05-01
    ISBN:9787118123043
    印次:1
    版次:1
    裝幀:
    開本:16開

      內容簡介
    本書是作者在該領域多年的研究成果,內容從稀疏與低秩理論分析到圖像超分辨率預處理,從目標檢測與跟蹤技術方法到軍事偵察典型應用。全書共分6章:第1、2章概述了稀疏與低秩表示理論及其在解決計算機視覺問題中的基本模型;第3、4、5章是本書的,分別介紹了超分辨率重建、目標檢測、目標跟蹤的研究現狀,以及在稀疏與低秩表示理論框架下本書作者對以上三個計算機視覺問題的研究成果;第6章是典型軍事應用,描述了稀疏與低秩表示理論在軍事目標檢測和跟蹤中的應用實例。

      目錄
    第1章 概述
    1.1 信號表示——從稀疏到低秩
    1.1.1 信號稀疏表示
    1.1.2 信號低秩表示
    1.2 基本概念和術語
    1.2.1 稀疏表示
    1.2.2 低秩表示
    1.3 稀疏與低秩表示在圖像處理和計算機視覺中的應用
    1.3.1 圖像超分辨率
    1.3.2 目標檢測
    1.3.3 目標跟蹤
    1.3.4 其他應用
    1.4 本書的主要內容與組織安排
    參考文獻
    第2章 稀疏與低秩表示模型和算法
    2.1 稀疏表示模型
    2.2 稀疏表示算法
    2.2.1 貪婪算法
    2.2.2 快速優化算法
    2.3 字典學習模型
    2.4 字典學習算法
    2.4.1 批處理字典學習
    2.4.2 在線字典學習算法
    2.5 低秩表示模型
    2.5.1 線性模型
    2.5.2 非線性模型
    2.6 低秩表示算法
    2.6.1 迭代閾值算法
    2.6.2 加似梯度算法
    2.6.3 增廣拉格朗日乘子算法
    參考文獻
    第3章 基於稀疏表示的圖像超分辨率重建
    3.1 圖像超分辨率重建概述
    3.1.1 基本概念
    3.1.2 發展歷程
    3.1.3 本章內容
    3.2 稀疏域圖像超分辨率模型與算法
    3.2.1 稀疏域圖像超分辨率思想
    3.2.2 魯棒性單幅圖像超分辨率模型
    3.2.3 圖像超分辨率算法
    3.2.4 實驗結果與分析
    3.3 基於圖像塊稀疏結構相似度鄰域約束的超分辨率重建
    3.3.1 HR/LR樣本模型及雙字典學習
    3.3.2 稀疏結構相似度鄰域
    3.3.3 超分辨率重建算法
    3.3.4 實驗結果與分析
    3.4 局部樣本匹配和多級濾波的快速超分辨率重建
    3.4.1 超分辨率模型
    3.4.2 樣本匹配與采樣濾波
    3.4.3 快速超分辨率算法
    3.4.4 實驗與分析
    參考文獻
    第4章 基於稀疏和低秩表示的目標檢測
    4.1 目標檢測概述
    4.1.1 序列圖像目標檢測
    4.1.2 單幀圖像目標檢測
    4.1.3 本章內容
    4.2 基於稀疏表示與圖切的序列圖像目標檢測
    4.2.1 目標檢測模型
    4.2.2 目標檢測算法
    4.2.3 實驗分析
    4.3 嶺回歸協助稀疏表示紅外小目標檢測
    4.3.1 超完備字典構造
    4.3.2 稀疏表示與嶺回歸
    4.3.3 紅外小目標檢測
    4.3.4 實驗與分析
    4.4 基於主分量尋蹤的紅外小目標檢測
    4.4.1 基於主分量尋蹤檢測紅外小目標模型
    4.4.2 基於主分量尋蹤檢測紅外小目標方法
    4.4.3 實驗與分析
    參考文獻
    第5章 基於稀疏與低秩表示的目標跟蹤
    5.1 目標跟蹤概述
    5.1.1 組成與框架
    5.1.2 發展歷程
    5.1.3 本章內容
    5.2 基於稀疏稠密結構表示與在線魯棒字典學目標跟蹤
    5.2.1 稀疏稠密結構魯棒表示模型
    5.2.2 稀疏稠密結構魯棒表示快速算法
    5.2.3 在線魯棒字典學習算法
    5.2.4 目標跟蹤方法
    5.2.5 實驗結果與分析
    5.3 基於稀疏度約束與動態組結構稀疏編碼的魯棒目標跟蹤
    5.3.1 L1跟蹤魯棒性分析
    5.3.2 稀疏度約束與動態組稀疏編碼算法
    5.3.3 目標跟蹤方法
    5.3.4 實驗結果與分析
    5.4 基於Fisher準則的在線判別式字典學目標跟蹤
    5.4.1 Fisher在線判別式字典學習模型
    5.4.2 Fisher在線判別式字典學習算法
    5.4.3 目標跟蹤方法
    5.4.4 實驗結果與分析
    5.5 在線魯棒判別式字典學目標跟蹤
    5.5.1 在線魯棒判別式字典學習模型
    5.5.2 在線魯棒判別式字典學習算法
    5.5.3 目標跟蹤方法
    5.5.4 實驗結果與分析
    5.6 基於主分量尋蹤的魯棒目標跟蹤
    5.6.1 候選目標的分解與相似性度量
    5.6.2 模板更新
    5.6.3 目標跟蹤方法
    5.6.4 實驗結果與討論
    參考文獻
    第6章 軍事偵察與制導典型應用
    6.1 紅外圖像快速超分辨率重建
    6.1.1 紅外圖像樣本特性分析
    6.1.2 多尺度卷積稀疏編碼
    6.1.3 滑約束項與快速可分離濾波器
    6.1.4 實驗結果與分析
    6.2 炮彈炸點檢測應用
    6.2.1 檢測方法框架
    6.2.2 基於PCP的前景恢復
    6.2.3 基於PcA的目標檢測
    6.2.4 實驗與分析
    6.3 無人機成像對地目標跟蹤概述
    6.3.1 無人機成像目標跟蹤的特點與難點
    6.3.2 自主攻擊無人機工作過程
    6.3.3 無人機成像對地目標跟蹤繫統組成
    6.4 無人機成像對地目標跟蹤方法
    6.4.1 兩階段稀疏表示模型
    6.4.2 兩個階段快速稀疏表示算法
    6.4.3 目標跟蹤方法
    6.4.4 實驗驗證
    參考文獻

      作者簡介
    袁廣林,陸軍炮兵防空兵學院信息工程繫,副教授。長期從事計算機視覺基礎理論和方法等方面的研究,尤其是在視覺目標檢測與跟蹤等方面研究深入十年負責主持完成國家自然科學基金、中國博士後科學基金和國防科技項目等3項。共發表學術論文40餘篇,其中EI檢索論27篇。獲得省部級成果獎4項。,秦曉燕,陸軍炮兵防空兵學院信息工程繫,副教授



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