反恐背景下的信息技術(shù)革新研究

　　隨著全球反恐形勢的不斷加劇和以自動(dòng)駕駛為主要代表的新交通系統(tǒng)的興起，選擇視頻序列中的行人作為主要視覺對(duì)象的行人檢測和跟蹤是智能安防、智能交通、自動(dòng)化等系統(tǒng)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。本書從行人目標(biāo)的稀疏特性著手，從有效描述行人目標(biāo)的特征、增強(qiáng)外觀模型的區(qū)分度和對(duì)行人形態(tài)變化進(jìn)行部件建模等方面進(jìn)行了深入研究，利用深度學(xué)習(xí)等新方法，提出了用于行人檢測的深度通道特征、多類別判別式字典學(xué)習(xí)方法和基于多分量可變形部件模型的行人跟蹤方法。

　　劉釗，男，1981年生，博士，講師，中共黨員?，F(xiàn)就職于中國人民公安大學(xué)，任網(wǎng)絡(luò)空間安全與法制協(xié)同創(chuàng)新中心研究員。2006年畢業(yè)于比利時(shí)魯汶大學(xué)，獲生物信息學(xué)碩士學(xué)位；2017年畢業(yè)于北京理工大學(xué)，獲計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)博士學(xué)位。在國際刊物和會(huì)議發(fā)表數(shù)篇論文，主要研究方向?yàn)槿斯ぶ悄?、模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺。