流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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朱志宇 著

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• 流形学习
• 粒子滤波
• 目标跟踪
• 视频处理
• 计算机视觉
• 滤波算法
• 非线性系统
• 状态估计
• 跟踪算法
• 机器学习

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118098891

版次：1

商品编码：11708326

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：192

字数：241000

正文语种：中文

内容简介

　　《流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用》研究流形上的粒子滤波算法，将粒子滤波视频跟踪系统的状态模型建立在流形上，在低维流形上实现状态采样，充分利用了状态空间的内蕴几何特性，为解决粒子退化问题，提高跟踪算法的效率、实时性和鲁棒性提供一种新的思路。探讨了基于自适应黎曼流形粒子滤波算法的红外小目标跟踪方法，在黎曼流形上进行在线学习和更新目标外形，采用加权欧几里得黎曼平均值估计表面协方差矩阵；研究了一种基于几何能量的流形聚类粒子滤波算法，利用流形上数据空间位置信息的几何曲率来表示几何能量，通过最小化能量得到流形的边界点，从而得到划分聚类的目的；采用射影变换表示目标图像区域的几何形变，将视频跟踪系统的状态模型建立在低维流形（李群）上，沿流形测地线进行状态采样，应用流形上的最优化算法在流形上计算样本内蕴均值，实现状态估计；构建了基于李群指数映射的李群正态分布，并将李群正态分布表示为最优重要性函数进行粒子采样。
　　《流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用》可供高等院校电子信息、自动化、计算机应用、应用数学等有关专业的高年级本科生和研究生，以及从事控制科学与工程、信号与信息处理领域的工程技术人员和研究人员参考阅读。

目录

第1章 绪论
1.1 粒子滤波的发展和应用
1.2 视频目标的检测与跟踪
1.2.1 跟踪目标的视觉特征
1.2.2 常用的视频目标检测方法
1.2.3 常用的视频目标跟踪方法
1.2.4 视频目标跟踪的应用
1.3 粒子滤波在视频目标跟踪中的应用
1.3.1 基于粒子滤波的视频目标跟踪研究现状
1.3.2 基于粒子滤波的视觉跟踪的难点
1.4 基于微分流形粒子滤波的视频跟踪研究
1.5 主要的公共视频数据库
1.6 本书的主要工作

第2章 视频目标的检测与特征提取
2.1 引言
2.2 运动目标检测方法
2.2.1 光流计算法
2.2.2 背景消减法
2.2.3 帧间差分法
2.3 运动目标的特征提取
2.3.1 颜色特征提取
2.3.2 纹理特征提取
2.3.3 运动边缘特征提取

第3章 目标的表观模型
3.1 模板
3.2 活动轮廓模型
3.3 直方图
3.3.1 直方图密度估计
3.3.2 空间直方图
3.3.3 加权颜色直方图
3.4 核密度估计
3.5 混合高斯模型
3.5.1 混合高斯模型的数学描述
3.5.2 背景模型的更新

第4章 基于粒子滤波算法的视频目标跟踪
4.1 贝叶斯估计理论
4.1.1 动态系统的状态模型
4.1.2 贝叶斯定理
4.1.3 贝叶斯滤波
4.1.4 蒙特卡罗方法
4.1.5 序贯重要性采样
4.1.6 重采样技术
4.2 粒子滤波算法
4.2.1 标准粒子滤波算法
4.2.2 标准粒子滤波的缺点
4.2.3 各种改进的粒子滤波算法
4.3 基于粒子滤波的视频目标跟踪方法
4.3.1 概率跟踪方法的数学描述
4.3.2 粒子滤波视频跟踪的状态模型
4.3.3 粒子滤波视频跟踪的观测模型
4.3.4 粒子滤波跟踪实验结果与分析

第5章 基于Mean Shift的粒子滤波跟踪
5.1 Mean Shift概述
5.2 Mean Shift基本理论及其扩展形式
5.2.1 Mean Shift向量
5.2.2 扩展Mean Shift
5.2.3 概率密度梯度
5.3 基本Mean Shift算法
5.4 Mean Shift在目标跟踪中的应用
5.4.1 目标描述和匹配准则
5.4.2 Mean Shift跟踪
5.4.3 跟踪算法流程
5.5 嵌入Mean Shift算法的粒子滤波视频目标跟踪
5.5.1 系统动态模型的设计
5.5.2 系统观测模型的设计
5.5.3 目标定位
5.5.4 Mean Shift粒子聚类
5.6 实验及分析

第6章 基于自适应流形粒子滤波算法的红外小目标跟踪
6.1 红外小目标检测和跟踪方法概述
6.1.1 红外小目标跟踪技术
6.1.2 红外小目标检测技术
6.2 复杂背景下红外小目标图像的预处理算法
6.2.1 红外图像的组成
6.2.2 频域高通滤波法
6.2.3 低通滤波器
6.2.4 中值滤波
6.2.5 基于数学形态学滤波的红外图像预处理
6.2.6 红外图像预处理仿真实验
6.3 基于自适应粒子滤波算法的红外小目标跟踪
6.3.1 基于粒子滤波算法的红外目标跟踪步骤
6.3.2 基于自适应粒子滤波算法的红外小目标跟踪
6.4 基于自适应流形粒子滤波的制导红外小目标跟踪方法
6.4.1 流形基础知识
6.4.2 基于自适应流形粒子滤波的红外小目标跟踪方法

第7章 基于流形聚类粒子滤波算法的视频目标跟踪
7.1 聚类算法
7.1.1 聚类的定义
7.1.2 聚类算法的分类
7.2 最大模糊熵高斯聚类粒子滤波算法（iMC-PF）
7.2.1 最大模糊熵高斯聚类
7.2.2 最大模糊熵高斯聚类粒子滤波算法步骤
7.3 粒子稀疏化聚类
7.3.1 粒子稀疏化聚合重采样
7.3.2 粒子交叉聚合
7.4 双重采样自适应粒子滤波算法（DR-PF）
7.4.1 基于观测新息的重采样分布方案
7.4.2 双重采样自适应粒子滤波算法步骤
7.5 仿真实验及分析
7.5.1 DR／GPS组合系统模型
7.5.2 仿真实验及结果分析
7.6 流形学习聚类粒子滤波算法
7.6.1 流形学习
7.6.2 拉普拉斯特征映射
7.6.3 局部线性嵌入算法
7.6.4 增量式LLE聚类粒子滤波（ILLE-DR-PF）算法
7.6.5 仿真实验及分析
7.7 流形聚类粒子滤波算法
7.7.1 流形聚类
7.7.2 流形聚类方法
7.7.3 几何能量聚类
7.7.4 Grassmann流形粒子滤波
7.7.5 基于几何能量的流形聚类粒子滤波
7.7.6 仿真实验及分析

第8章 基于李群粒子滤波算法的视频目标跟踪
8.1 流形
8.1.1 流形的定义
8.1.2 流形的距离
8.2 李群流形理论基础
8.2.1 李群和李代数
8.2.2 李群指数映射
8.2.3 李群几何优化
8.3 李群结构的矩阵协方差描述
8.3.1 目标图像多特征提取
8.3.2 协方差的相似度匹配
8.4 李群流形上的粒子滤波算法
8.4.1 将射影变换表示为李群
8.4.2 李群状态模型
8.4.3 李群观测模型
8.5 李群粒子滤波算法流程
8.6 实验结果与分析

第9章 基于李群最优重要性函数粒子滤波算法的视频目标跟踪
9.1 最优重要性密度函数
9.2 基于流形建议分布的粒子滤波器
9.2.1 基于Stiefel流形的粒子滤波器
9.2.2 基于黎曼流形的粒子滤波
9.3 黎曼均值
9.3.1 基于黎曼度量的正定对称阵
9.3.2 改进李群结构的黎曼流形
9.4 李群正态分布
9.4.1 李群上的不变度量和测地线
9.4.2 李群协方差矩阵算法
9.4.3 基于李群指数映射的正态分布
9.5 基于李群正态分布的粒子滤波算法
9.6 实验结果与分析

参考文献

前言/序言

探索动态世界的精密导航：一本关于流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用的详尽指南 本专著深入剖析了“流形粒子滤波算法”这一强大的序列蒙特卡洛方法，并聚焦其在复杂多变的视频目标跟踪领域的创新应用。本书旨在为读者提供一个系统、深入且兼具理论深度与实践指导的学习平台，帮助理解并掌握该算法的核心思想、数学原理、实现细节以及在实际场景中的应用策略。 第一部分：理论基石——流形粒子滤波算法的深度解析 本部分将从粒子滤波（Particle Filter, PF）的基本概念入手，逐步构建读者对概率分布表示、采样、权重更新等关键环节的理解。我们将详细介绍传统粒子滤波的局限性，例如在高维空间或非线性系统中的性能下降问题。 在此基础上，本书将引入“流形”这一核心概念。我们将解释流形如何被用于更有效地表示和操作复杂数据的内在结构，特别是在目标状态空间具有非欧几里得几何特性的情况下。通过引入流形学习和度量，我们可以更精准地刻画目标的运动模型和观测模型。 我们将详细阐述流形粒子滤波（Manifold Particle Filter, MPF）的数学框架。这包括： 流形上的概率分布表示： 如何在流形上定义和采样概率密度函数，以及使用局部坐标系或切空间表示来简化计算。 状态转移模型与观测模型在流形上的构建： 如何设计能够反映目标真实运动规律且能在流形上有效建模的状态转移模型，以及如何处理流形上的观测数据。 重采样策略的改进： 探讨针对流形特性的高效重采样方法，以避免粒子退化，提高滤波精度。 关键算法细节与优化： 深入讨论各种流形粒子滤波的变种，例如基于测地线距离的权重更新、利用流形上的核方法等，并分析其在计算效率和鲁棒性方面的权衡。 理论证明与收敛性分析： 提供必要的数学证明，解释流形粒子滤波在特定条件下为何能取得更好的性能。 第二部分：实践之翼——流形粒子滤波在视频目标跟踪中的应用 本部分将本书的理论知识与实际应用紧密结合，聚焦流形粒子滤波在视频目标跟踪领域的具体实现与性能评估。我们将详细探讨目标跟踪所面临的挑战，如尺度变化、姿态改变、光照剧变、遮挡以及背景杂乱等，并阐述流形粒子滤波如何有效地应对这些挑战。 具体内容包括： 目标状态空间的流形建模： 如何根据目标特征（如颜色、纹理、形状、姿态）选择合适的流形作为目标状态空间。例如，在处理人脸姿态跟踪时，可以考虑使用SO(3)群或其子群作为姿态空间；在处理目标尺度变化时，可以考虑使用一个具有特定几何结构的流形。 高效的特征提取与表示： 介绍适用于流形建模的特征提取方法，以及如何将这些特征映射到选定的流形上。 流形粒子滤波在目标跟踪中的具体实现流程： 从初始化、目标候选区域生成、特征提取、流形上的状态更新、权重计算到重采样，提供详细的算法实现步骤。 不同流形粒子滤波变种在目标跟踪上的性能比较： 对比分析几种主流的流形粒子滤波算法在不同场景下的跟踪精度、鲁棒性和计算复杂度，为实际应用提供选择依据。 处理复杂跟踪场景的策略： 尺度变化： 如何利用流形上的距离度量来适应目标尺度的变化。 姿态变化： 如何在流形上准确建模和预测目标的姿态演化。 遮挡： 介绍流形粒子滤波在处理目标短暂或严重遮挡时的鲁棒性增强技术，如利用历史信息、多模态信息融合等。 光照变化与背景杂乱： 讨论如何设计对光照不敏感的特征，以及如何通过更准确的运动模型来抑制背景干扰。 与其他先进跟踪方法的对比分析： 将流形粒子滤波与传统的粒子滤波、卡尔曼滤波、深度学习等方法在跟踪性能、计算效率和鲁棒性方面进行全面比较。 实际案例研究与实验验证： 提供多个真实视频序列的跟踪实验结果，展示流形粒子滤波在复杂场景下的优异表现，并分析成功与失败的原因。 本书特色与价值： 理论与实践的完美融合： 既有扎实的数学理论基础，又有详细的算法实现指导和丰富的应用案例。 前沿算法的系统介绍： 深入浅出地讲解流形粒子滤波这一在目标跟踪领域具有巨大潜力的先进算法。 解决实际问题的能力培养： 帮助读者掌握如何将算法应用于复杂的视频目标跟踪任务，并解决实际应用中遇到的挑战。 面向广泛的读者群体： 适合于计算机视觉、模式识别、信号处理、机器人学等领域的科研人员、工程师以及相关专业的研究生。 通过阅读本书，您将能够深刻理解流形粒子滤波算法的原理，掌握其在视频目标跟踪中的应用技巧，并为开发更鲁棒、更精确的跟踪系统奠定坚实的基础。这是一部引领您探索动态世界精密导航的不可多得的参考著作。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对粒子滤波算法在解决非线性、非高斯问题上的潜力抱有浓厚的兴趣，但在实际应用中，常常会遇到“维度灾难”和粒子退化等棘手问题，尤其是在处理高维度的视频目标状态时，这些问题更是被放大。这本书《流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用》的出现，为我打开了一扇新的大门。它创造性地将“流形”这一几何学概念引入到粒子滤波的框架中，为理解和建模目标在复杂状态空间中的运动提供了更精妙的工具。书中对流形概念的阐述，从最基本的定义出发，循序渐进，逐渐深入到流形上的几何结构，如切空间、测地线等，并巧妙地将其与粒子滤波的粒子分布联系起来。我特别喜欢书中对“流形上的高斯分布”的讨论，以及如何利用测地线距离来计算粒子之间的相似度，这为解决传统粒子滤波在非欧氏空间中的局限性提供了有效的解决方案。在视频目标跟踪的应用部分，作者更是深入剖析了流形粒子滤波在处理遮挡、形变、光照变化等复杂场景时的优势，并通过大量的实验数据和图示，生动地展示了算法的优越性。书中对不同视频序列的跟踪效果对比，以及与多种主流算法的性能比较，都极具说服力。这本书不仅为我提供了关于流形粒子滤波的详尽知识，更重要的是，它启发了我对如何利用数学工具解决实际工程问题的深刻思考。它让我认识到，理论的创新是推动技术进步的源泉，而将这些理论有效地应用于实践，才是真正有价值的研究。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算机视觉领域前沿技术充满好奇的在校研究生，我一直在寻找能够拓展我视野、激发我创新思维的优秀读物。《流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用》这本书，完美契合了我的需求。它不仅深入浅出地介绍了流形粒子滤波这一前沿算法，更重要的是，它详细阐述了该算法在视频目标跟踪这一重要应用场景下的实现细节和性能优势。我印象最深刻的是，书中对于“流形”这一概念的引入，如何打破了传统粒子滤波对欧氏空间的局限，使得算法能够更好地捕捉目标在高维状态空间中的内在几何结构。作者通过图文并茂的方式，将抽象的流形概念与粒子滤波的粒子分布紧密结合，使得即使是初次接触流形理论的读者，也能逐渐领悟其精髓。书中对于流形上粒子重采样和权重更新的详细描述，充满了数学的严谨性和工程的实用性。在视频目标跟踪的应用部分，书中通过多个典型的跟踪场景，如复杂背景、快速运动、目标形变和遮挡等，直观地展示了流形粒子滤波在提高跟踪精度和鲁棒性方面的显著优势。作者在书中还详细分析了与其他主流跟踪算法的对比结果，使得该算法的优越性得到了充分的证明。这本书不仅仅是一本技术指南，更是一次关于如何将抽象数学理论与实际工程问题相结合的精彩范例，极大地激发了我对未来研究的兴趣和动力。

评分☆☆☆☆☆

对于长期从事信号处理和模式识别研究的我而言，如何提升算法在高维非线性系统的鲁棒性和准确性一直是研究的重点。而《流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用》这本书，无疑为我提供了一个极具价值的研究方向。书中提出的流形粒子滤波，其核心创新在于打破了传统粒子滤波对欧氏空间的依赖，转而将目标的状态空间映射到一个更具几何特性的流形上。这使得算法能够更好地捕捉目标在高维状态空间中的内在结构和运动规律，尤其是在目标运动轨迹表现出非线性和非欧氏特性的情况下，其优势尤为突出。书中对流形概念的引入，虽然涉及一定的数学知识，但作者的处理方式非常巧妙，通过生动形象的比喻和直观的图示，将抽象的数学理论转化为易于理解的工程概念。我尤其赞赏书中对“流形上的随机过程”的建模，以及如何利用“切空间”来近似描述局部的高维行为，这些都是传统粒子滤波难以企及的。在视频目标跟踪的应用部分，书中通过详实的案例分析，展示了流形粒子滤波在应对遮挡、尺度变化、快速运动等挑战时的强大能力。特别是书中关于如何设计流形上的重采样策略，以及如何利用流形上的度量来优化粒子权重，这些都是非常具 体的实践指导。这本书不仅仅是提供了一种新的算法，更重要的是，它提供了一种看待和解决问题的全新思维框架，让我对未来的研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在视频分析领域摸爬滚打了多年的工程师，我总是抱着一种挑剔的态度来审视新出现的算法。市面上关于粒子滤波的专著不在少数，但往往落入俗套，在处理非线性、高维问题时显得力不从心。《流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用》这本书，则以其独特的研究视角，给我带来了极大的惊喜。书中将“流形”这一在现代几何学中占据重要地位的概念，巧妙地引入到粒子滤波的框架中，从而构建了一种能够更好地刻画目标在复杂状态空间中运动轨迹的滤波模型。我尤其欣赏作者在阐述流形概念时所采用的类比手法，比如将弯曲的空间想象成一张纸上的曲面，这使得抽象的数学概念变得具象化，大大降低了阅读门槛。更重要的是，书中并没有停留在理论层面，而是花费了大量篇幅详细介绍了如何将流形上的几何结构融入到粒子滤波的各个环节，包括状态转移模型、观测模型、重采样以及重要性权重更新。这些细节的论述，充分展示了作者深厚的理论功底和丰富的实践经验。在视频目标跟踪的应用部分，书中通过对不同类型的视频序列进行分析，例如包含复杂背景、快速运动、尺度突变和严重遮挡的场景，直观地展示了流形粒子滤波算法相较于传统算法在鲁棒性和跟踪精度上的飞跃。特别是书中对于“测地线距离”在粒子权重计算中的作用的详尽解释，让我认识到如何利用流形上的固有结构来更准确地度量粒子之间的差异，从而有效避免粒子退化和“陷落”问题。这本书对于我这样需要解决实际工程问题的开发者来说，不仅提供了先进的算法理论，更重要的是，它提供了一种解决问题的全新思路和方法论。

评分☆☆☆☆☆

我一直致力于研究计算机视觉领域的跟踪算法，对各种滤波方法都有一定的了解，但《流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用》这本书，无疑是我近期阅读过的最具有启发性的一部著作。它所提出的流形粒子滤波，其核心思想在于将目标的状态空间嵌入到一个黎曼流形上，从而充分利用了目标运动在高维状态空间中的非欧几里得几何特性。这与传统的基于欧氏空间的粒子滤波有着本质的区别。书中对于“流形”这一概念的阐释，虽然前期需要一定的数学基础，但作者通过生动的比喻和图示，将其与粒子滤波的粒子分布紧密联系起来，使得理解不再困难。令人印象深刻的是，作者在书中详细阐述了如何在流形上定义“流形上的高斯分布”以及如何进行“流形上的重采样”，这些操作在欧氏空间中是自然而然的，但在流形上却需要精心设计。特别是关于“测地线”的概念在粒子权重计算中的应用，极大地提升了粒子在复杂场景下的区分能力，有效避免了粒子退化的问题。在视频目标跟踪的应用部分，作者更是花费了大量篇幅，从理论推导到算法实现，再到实验验证，层层递进，清晰地展示了流形粒子滤波在应对遮挡、形变、尺度变化以及光照变化等难题时的卓越表现。书中的实验部分，数据详实，结果分析透彻，引用了多个公开数据集，并且与多种主流跟踪算法进行了对比，充分证明了该方法的先进性和实用性。这本书不仅仅是一部技术手册，更是一次关于如何突破现有理论框架，探索更深层次数学结构的思维启迪，让我对未来的研究方向有了更清晰的规划。

评分☆☆☆☆☆

作为一名从事计算机视觉研究多年的学者，我一直关注着各种新型滤波算法的发展，特别是那些能够突破传统限制、提升算法在复杂场景下性能的方法。《流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用》这本书，以其将“流形”这一前沿几何概念与粒子滤波相结合的独特视角，给我留下了深刻的印象。书中对流形理论的阐释，虽然需要一定的数学基础，但作者凭借其深厚的学术功底，将复杂的概念进行了清晰的梳理和生动的比喻，使得读者能够逐步理解其核心思想。我特别欣赏书中关于“流形上的状态转移模型”以及“基于测地线距离的粒子重要性权重计算”的详细论述，这些都是传统粒子滤波难以实现的。在视频目标跟踪的应用部分，书中通过对多个典型场景的分析，如目标发生形变、快速运动、被部分或完全遮挡等，充分展示了流形粒子滤波在提高跟踪精度和鲁棒性方面的显著优势。书中对算法实现过程中遇到的各种技术细节的深入剖析，以及与现有主流算法的性能对比，都为读者提供了宝贵的实践指导。这本书不仅是一部优秀的算法专著，更是一次关于如何将抽象数学理论与实际工程问题巧妙结合的范例，极大地启发了我对未来研究方向的思考。

评分☆☆☆☆☆

这部《流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用》让我彻底颠覆了对传统粒子滤波的认知。在读这本书之前，我一直认为粒子滤波在处理高维度、非线性系统时，其性能会因为“维度灾难”而急剧下降，尤其是在复杂多变的视频环境中，模型的准确性和鲁棒性总会遇到瓶颈。然而，书中对流形理论的引入，为解决这些难题提供了全新的视角。作者通过深入浅出的讲解，将抽象的流形概念与粒子滤波的粒子分布紧密结合，构建了一种能够更好地捕捉目标运动在高维状态空间中的内在几何结构的模型。这不仅仅是算法层面的改进，更是理论思维上的升华。书中详细阐述了如何在流形上定义粒子，如何进行粒子重采样和更新，以及如何评估粒子在流形上的分布密度，这些都充满了创新性。特别是关于切空间上的高斯混合模型以及利用测地线距离进行粒子重要性权重的计算，这些细节的阐述，让我在理解算法原理时豁然开朗。而将这一系列理论付诸实践，应用于视频目标跟踪，更是让我在实际操作中感受到了其强大的生命力。书中通过多个典型的视频跟踪场景，如遮挡、尺度变化、光照剧烈变化等，展示了流形粒子滤波算法相较于传统算法在跟踪精度和稳定性上的显著优势。这些案例分析详实，图文并茂，让我能够清晰地看到算法在面对实际挑战时的强大适应性。书中不仅仅是提供了算法的介绍，更重要的是，它引导读者去思考如何将数学上的理论工具，转化为解决工程实践中具体问题的有效方案，这对于我这样希望将理论研究与实际应用相结合的研究者来说，无疑是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

我对粒子滤波算法在解决非线性、高斯问题上的局限性有着切身的体会，尤其是在处理视频目标跟踪这类复杂场景时，传统方法常常陷入“维度灾难”和粒子退化的困境。《流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用》这本书，以其独到的视角，将“流形”这一几何学概念引入到粒子滤波的框架中，为解决这些难题提供了全新的思路。书中对流形理论的介绍，从基本的黎曼流形概念出发，逐步深入到流形上的测地线、切空间等关键概念，并巧妙地将其与粒子滤波的粒子分布联系起来。我特别欣赏作者在书中对“流形上的概率分布”的建模以及如何在流形上进行“粒子重采样”的详细论述，这些都是解决传统粒子滤波在高维非欧氏空间中应用瓶颈的关键。在视频目标跟踪的应用部分，书中通过对多个具有挑战性的视频序列进行分析，如目标被遮挡、尺度变化剧烈、背景复杂等，生动地展示了流形粒子滤波在提高跟踪精度和鲁棒性方面的优势。书中对各种算法参数的敏感性分析以及与传统算法的对比实验，都极具参考价值。这本书不仅仅是一本算法教程，更是一次关于如何运用前沿数学工具解决实际工程问题的思维启迪，对于我这样希望在计算机视觉领域有所建树的研究人员来说，这是一份不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对机器学习和计算机视觉交叉领域的研究者，一直都在关注能够提升算法泛化能力和鲁棒性的新方法。《流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用》这本书，无疑为我带来了巨大的启发。它以创新的视角，将“流形”这一几何学概念融入到粒子滤波的框架中，为解决目标在高维非线性状态空间中的运动建模问题提供了强大的理论支持。书中对流形理论的介绍，从几何学的基本原理出发，循序渐进地阐述了其在粒子滤波中的应用。我特别喜欢书中对“流形上的切空间”以及“测地线距离”在粒子重要性权重计算中的作用的详细讲解，这些都极大地提升了算法在复杂场景下的判别能力，有效避免了粒子退化。在视频目标跟踪的应用部分，书中通过对多种典型场景的分析，如目标被遮挡、快速运动、尺度变化等，充分展示了流形粒子滤波在提高跟踪精度和鲁棒性方面的显著优势。书中对算法实现的具体细节，如采样策略、参数调整等，都提供了非常实用的指导。这本书不仅仅是一部技术手册，更是一次关于如何将抽象的数学理论与实际工程问题巧妙融合的精彩演示，让我对未来的研究方向有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对如何提升视频目标跟踪算法的鲁棒性和准确性深感焦虑，特别是当面对复杂多变的真实场景时，传统算法往往显得捉襟见肘。《流形粒子滤波算法及其在视频目标跟踪中的应用》这本书，则为我指明了一条通往更高性能算法的道路。它将“流形”这一在现代数学中扮演着重要角色的概念，引入到粒子滤波的框架中，从而为目标在高维状态空间中的运动建模提供了更精妙的数学工具。书中对流形理论的讲解，从基础的定义到更复杂的几何特性，都处理得非常到位，并且能够与粒子滤波的粒子分布紧密联系起来，形成了一个完整的理论体系。我尤为赞赏书中关于“如何在流形上定义概率分布”以及“如何进行流形上的随机采样”的论述，这些都是解决高维非欧氏空间中粒子滤波问题的关键。在视频目标跟踪的应用部分，书中通过大量的实验数据和图例，直观地展示了流形粒子滤波算法在应对遮挡、尺度变化、光照剧烈变化等挑战时的强大性能。书中对不同视频序列的跟踪效果的详尽分析，以及与多种主流算法的对比，都极具说服力。这本书不仅仅提供了一种先进的算法，更重要的是，它提供了一种全新的思考方式，让我能够以更广阔的视野去审视和解决计算机视觉中的难题。

评分☆☆☆☆☆

东西蛮好多，有明细，也挺很快的。希望服务更好呀。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

流型粒子滤波方法介绍。

评分☆☆☆☆☆

内容充实，有一定的新知识，印刷质量好。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

不错的书。

评分☆☆☆☆☆

流型粒子滤波方法介绍。

评分☆☆☆☆☆

流型粒子滤波方法介绍。