復(fù)雜場景視頻目標跟蹤方法

定　價：￥49.80

作　者：	初紅霞
出版社：	哈爾濱工程大學(xué)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

ISBN：	9787566131966	出版時間：	2021-07-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	156	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書系統(tǒng)、全面地介紹了復(fù)雜場景下視頻目標跟蹤領(lǐng)域的研究成果，主要內(nèi)容包括：空間相關(guān)背景加權(quán)直方圖均值移動目標跟蹤、粒子濾波目標跟蹤、CAMSHIFT目標跟蹤、核粒子濾波目標跟蹤、Adaboost檢測和混合粒子濾波融合的多目標跟蹤、粒子濾波多目標跟蹤、基于多示例學(xué)習(xí)的目標跟蹤、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標跟蹤。同時，結(jié)合多特征融合的方法，給出了基于復(fù)雜場景下的目標跟蹤方法的應(yīng)用示例，旨在提高讀者對于視頻目標跟蹤技術(shù)的理解、設(shè)計及實踐能力，為從事目標跟蹤相關(guān)的科學(xué)研究、工程應(yīng)用等工作奠定基礎(chǔ)。本書可作為模式識別、人工智能、自動化、電子信息等相關(guān)專業(yè)高年級本科生、研究生的參考書，也可為從事模式識別、計算機視覺、人工智能、智能信息處理等相關(guān)領(lǐng)域的研究和工程技術(shù)人員提供參考。

作者簡介

暫缺《復(fù)雜場景視頻目標跟蹤方法》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 課題研究的目的和意義
1.2 目標跟蹤研究中面臨的主要問題
1.3 目標跟蹤算法外研究現(xiàn)狀
1.4 本書的主要研究內(nèi)容和章節(jié)安排
第2章空間相關(guān)背景加權(quán)直方圖均值移動目標跟蹤
2.1 均值移動概述
2.2 空間直方圖均值移動目標跟蹤
2.3 空間相關(guān)背景加權(quán)直方圖均值移動目標跟蹤
2.4 實驗結(jié)果與分析
2.5 本章小結(jié)
第3章均值移動優(yōu)化的粒子濾波目標跟蹤
3.1 粒子濾波概述
3.2 尺度和方向自適應(yīng)均值移動跟蹤
3.3 多特征融合均值移動優(yōu)化粒子濾波目標跟蹤
3.4 實驗結(jié)果與分析
3.5 本章小結(jié)
第4章基于粒子濾波的改進CAMSHIFT目標跟蹤
4.1 基本CAMSHIFT算法
4.2 改進的CAMSHIFT目標跟蹤算法
4.3 改進的CAMSHIFT和粒子濾波組合算法
4.4 實驗結(jié)果與分析
4.5 本章小結(jié)
第5章核粒子濾波目標跟蹤
5.1 核粒子濾波
5.2 多線索融合的核粒子濾波
5.3 實驗結(jié)果與分析
5.4 本章小結(jié)
第6章 Adaboost檢測和混合粒子濾波融合的多目標跟蹤
6.1 混合粒子濾波
6.2 模板新
6.3 混合粒子濾波目標跟蹤
6.4 Adaboost檢測和混合粒子濾波融合跟蹤
6.5 本章小結(jié)
第7章改進的粒子濾波多目標跟蹤
7.1 改進的粒子濾波多目標跟蹤基本理論
7.2 粒子濾波多目標跟蹤實驗與分析
7.3 本章小結(jié)
第8章基于粒子濾波和多示例學(xué)習(xí)的目標跟蹤
8.1 壓縮感知和多示例學(xué)習(xí)基本理論
8.2 基于壓縮感知的多示例學(xué)習(xí)目標跟蹤算法
8.3 粒子濾波預(yù)測
8.4 目標跟蹤算法的偽碼及算法流程
8.5 實驗結(jié)果與分析
8.6 本章小結(jié)
第9章基于粒子濾波和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標跟蹤
9.1 深度學(xué)習(xí)
9.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
9.3 基于粒子濾波和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標跟蹤
9.4 實驗結(jié)果與分析