实用性目标检测与跟踪算法原理及应用 [Practical Object Detection and Tracking Algorithm Theory and Applications] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

徐光柱，雷帮军 著

图书标签:

• 目标检测
• 目标跟踪
• 计算机视觉
• 深度学习
• 算法
• 图像处理
• Python
• OpenCV
• 实时性
• 应用

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102208

版次：1

商品编码：11744225

包装：平装

外文名称：Practical Object Detection and Tracking Algorithm Theory and Applications

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

页数：164#

内容简介

　　《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》从实时与实用两个角度，结合具体实例系统讲述了视觉目标检测与跟踪算法原理及应用。
　　在视觉目标检测部分，《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》全面论述了AdaBoost算法原理、积分图及Haar-Like特征快速计算方法和Viola-Jones通用目标检测框架、梯度直方图、SVM原理、HOG与SVM相结合的目标检测框架，同时给出了这两类算法在人脸检测与行人检测中的应用实例及基于openCV的实现。在视觉目标跟踪部分，《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》系统介绍了单目标跟踪算法的分类与现存问题及性能评价方法；详细论述了以压缩感知理论为背景的压缩跟踪算法原理及改进算法．并对其具体实现给出了细节分析；全面讲述了跟踪、学习及检测相结合的视觉目标跟踪算法的原理，并给出了其性能分析。最后，从具体问题出发，《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》详细说明了目标检测与跟踪算法在人眼区域检测与跟踪、多人脸检测与跟踪、交互式鱼体跟踪系统中的应用。
　　《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》内容丰富、案例典型，论述由浅入深、重点突出，理论与实例紧密结合，内容安排合理、可读性强。
　　《实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》适用于计算机视觉相关方向的研究生和高年级本科生阅读，同时也可作为相关领域研究人员和目标检测与跟踪算法工程师的参考资料。

目录

第1章 视频目标检测综述及Viola-Jones算法
1.1 目标检测技术综述
1.1.1 基于特征的目标检测
1.1.2 基于模板的目标检测
1.1.3 基于运动的目标检测
1.1.4 基于分类器的目标检测
1.2 基于Viola-Jones算法的视频目标检测原理分析
1.2.1 Haar-Like特征描述
1.2.2 积分图像
1.2.3 AdaBoost算法
1.2.4 级联分类器
1.3 基于Viola-Jones算法的人脸检测及其OpenCV实现
1.3.1 级联分类器的训练
1.3.2 实现人脸检测的OpenCV代码分析
参考文献

第2章 基于HOG-SVM算法的行人检测原理与实现
2.1 HOG特征提取
2.1.1 颜色空间标准化
2.1.2 计算图像梯度
2.1.3 空间和方向上的梯度统计
2.1.4 重叠Block特征的标准化
2.1.5 收集检测空间所有Block的HOG特征
2.2 SVM原理分析
2.2.1 SVM理论基础
2.2.2 线性SVM
2.2.3 非线性SVM
2.3 基于HOG-SVM算法的行人检测及其0penCV实现
2.3.1 行人检测器的训练
2.3.2 实现行人检测的OpenCV代码剖析
2.3.3 实验结果与分析
参考文献

第3章 视频目标跟踪技术综述
3.1 视频目标跟踪的应用领域
3.2 视频目标跟踪系统模块组成
3.2.1 目标描述
3.2.2 目标特征的选择
3.3 跟踪算法分类与举例
3.4 目标跟踪所面临的挑战问题
3.4.1 目前跟踪方法存在的问题
3.4.2 长时间目标跟踪
3.4.3 TLD算法
3.5 目标跟踪评测方法与数据集
3.5.1 评测方法
3.5.2 评测数据集
参考文献

第4章 CT算法的原理与实现及改进
4.1 相关理论基础介绍
4.1.1 朴素贝叶斯分类器
4.1.2 随机Haar-Like特征.
4.1.3 压缩感知理论
4.1.4 目标跟踪算法性能评价指标
4.2 CT算法原理及实现细节分析
4.2.1 CT算法的原理
4.2.2 CT算法实现步骤
4.2.3 CT算法的细节分析
4.2.4 CT算法的Matlab实现难点
4.3 基于局部区域相似度匹配的改进算法
4.3.1 区域选择
4.3.2 相似度计算
4.3.3 实验结果与分析
4.4 基于表观模型再匹配的改进算法
4.4.1 朴素贝叶斯分类器值的剖析
4.4.2 改进算法的实现
4.4.3 实验结果与分析
4.5 利用加权分块策略应对遮挡问题的目标跟踪改进算法
4.5.1 改进算法的实现
4.5.2 实验结果与分析
4.6 小结
参考文献

第5章 跟踪与检测及学习相结合的目标跟踪算法
5.1 TLD算法介绍
5.2 TLD中的跟踪算法
5.2.1 光流法简介
5.2.2 牛顿迭代法
5.2.3 经典光流法
5.2.4 金字塔LK光流法
5.2.5 光流法的应用
5.3 TLD中的目标检测算法
5.3.1 方差分类器
5.3.2 级联分类器
5.3.3 KNN分类器
5.4 实验结果及性能分析
5.4.1 TLD性能分析
5.4.2 P-N学习的性能分析
参考文献

第6章 目标检测与TLD算法的应用举例
6.1 人眼检测与跟踪
6.1.1 基于AdaBoost的人眼区域检测
6.1.2 基于尺度均衡策略的快速人脸检测
6.1.3基于TLD的人眼跟踪系统
6.1.4 实验结果与分析
6.2 多人脸目标跟踪
6.2.1 人脸目标检测
6.2.2 多人脸的标记与分离
6.2.3 多人脸跟踪
6.2.4 实验结果与分析
参考文献

第7章 基于压缩跟踪算法的交互式鱼体跟踪
7.1 计算鱼类游泳速度方法的选择
7.2 交互式视频跟踪
7.2.1 交互式视频跟踪算法的实现
7.2.2 目标样本再选择方法介绍
7.2.3 目标样本再选择方法实验结果分析
7.2.4 算法流程
7.2.5 交互式跟踪得到鱼头位置的数据
7.2.6 交互式视频跟踪技术的Matlab实现
7.3整鱼图像抠取算法
7.3.1 抠取整鱼图像的方法
7.3.2 抠取整鱼图像的实验结果
7.3.3 算法流程
7.3.4 抠取整鱼图像算法的Matlab实现
参考文献

前言/序言

《智能视觉：迈向通用目标感知的新纪元》 在飞速发展的科技浪潮中，视觉智能已成为驱动各行各业变革的关键力量。从自动驾驶汽车感知周遭环境，到安防监控系统实时分析海量视频流，再到工业自动化生产线上的精确物料识别，无不依赖于对动态世界中物体进行高效、准确的识别与追踪。然而，实现真正“看得懂”并能“跟得上”的智能视觉系统，并非一日之功，它蕴含着深邃的理论探索与精密的工程实践。 本书《智能视觉：迈向通用目标感知的新纪元》旨在为读者呈现一个更加宏观、更具前瞻性的视角，深入剖析当前智能视觉领域所面临的机遇与挑战，并展望其未来发展趋势。我们不局限于某一特定算法的细枝末节，而是着重探讨构建强大、鲁棒且通用的目标感知能力的底层逻辑与核心思想。 第一章：智能视觉的宏图：从感知到理解的飞跃 本章将首先勾勒出智能视觉技术的宏大愿景。我们不再仅仅满足于识别出“这是什么”，而是追求更深层次的“它在哪里”、“它在做什么”、“它将要到哪里去”，以及“它与周围环境的关系如何”。我们将探讨从传统的图像处理与特征提取，到如今基于深度学习的端到端感知模型的演进过程。这一演进不仅是技术上的革新，更是我们理解和模拟人类视觉系统过程中一次质的飞跃。 我们将讨论智能视觉系统在不同应用场景下的核心需求：在自动驾驶中，需要毫秒级的响应速度和对复杂交通状况的精确判断；在医疗影像分析中，要求极高的准确性和对微小病灶的敏感性；在虚拟现实/增强现实领域，则需要流畅、实时的场景交互与物体追踪。这些需求共同指向一个目标：构建能够适应千变万化真实世界的通用目标感知能力。 第二章：目标感知基石：深度学习与表示学习的革命 深度学习的兴起，无疑是智能视觉发展史上的一个里程碑。本章将深入探讨深度学习如何在目标感知领域扮演核心角色。我们将回顾卷积神经网络（CNN）的经典架构，如AlexNet、VGG、ResNet等，解析它们如何通过多层非线性变换，从原始像素中自动学习到层级化的特征表示。这些特征表示，从低级的边缘、纹理，到中级的形状、姿态，再到高级的语义概念，构成了理解图像内容的基础。 更进一步，我们将讨论表示学习（Representation Learning）的理念。优秀的目标感知算法，不仅仅是分类或检测，更关键在于如何学习到一种鲁棒、信息丰富的特征表示，这种表示能够区分不同类别的物体，同时对光照、视角、尺度、遮挡等变化具有良好的不变性。我们将介绍一些关键的表示学习技术，例如自编码器、对比学习等，以及它们如何被应用于提升目标感知模型的泛化能力。 第三章：情境智能：理解目标与场景的交互 目标感知并非孤立存在，它总是发生在特定的场景之中。本章将聚焦于“情境智能”（Contextual Intelligence），即如何利用场景信息来增强目标感知能力。我们不再仅仅将图像视为独立的像素集合，而是将其理解为一个动态交互的整体。 我们将探讨多种利用情境信息的方法： 空间情境： 例如，识别“汽车”通常出现在“道路”上，识别“行人”通常出现在“人行道”上。这些先验知识可以帮助模型在模糊或部分遮挡的情况下做出更准确的判断。我们将讨论如何通过图神经网络（GNN）等模型来建模物体间的空间关系。 时序情境： 在视频序列中，目标的运动轨迹、行为模式是重要的情境信息。例如，一个快速移动的物体可能是一个“车辆”，而一个缓慢移动、可能停顿的物体则可能是“行人”。我们将探讨如何利用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer等时序模型来捕捉和利用这些动态信息。 语义情境： 场景的语义属性（如“室内”、“室外”、“厨房”、“办公室”）可以为目标识别提供重要的线索。例如，在“厨房”场景中出现“锅”的概率远高于在“办公室”场景中。我们将讨论如何将场景的语义理解融入到目标感知任务中。 第四章：多模态融合：超越单一感知的边界 真实世界的信息是多模态的。除了可见光图像，我们还有深度信息、热成像、雷达信号、声音等多种感知模态。本章将深入探讨多模态融合（Multi-modal Fusion）在提升目标感知能力方面的巨大潜力。 我们将分析不同模态数据的优势与劣势，以及如何有效地将它们融合起来。例如： 视觉与深度： 深度信息可以显著改善目标尺度估计的准确性，并帮助区分远近不同的物体，尤其在处理小目标时效果显著。 视觉与雷达： 雷达在恶劣天气（如雨、雾）下表现优于视觉，且能直接测量距离和速度，而视觉信息则包含丰富的纹理和形状细节。融合两者可以在各种天气条件下提供更鲁棒的感知。 视觉与文本： 在一些特定应用场景，如基于文本描述的搜索或定位，将视觉信息与文本信息融合可以实现更灵活、更智能的交互。 我们将讨论不同的融合策略，如早期融合（输入层融合）、晚期融合（决策层融合）以及中间层融合，并分析各自的优缺点。 第五章：动态环境下的鲁棒性：挑战与应对 智能视觉系统在真实世界的部署，必然面临着各种动态变化和干扰。本章将聚焦于如何构建鲁棒（Robust）的目标感知系统，使其能够应对以下挑战： 光照变化： 从明亮的白天到昏暗的夜晚，以及不同光源（如卤素灯、LED灯）的影响。 尺度变化： 物体可能在近处时占据画面大部分，在远处时仅为几个像素。 遮挡： 物体可能被其他物体部分或完全遮挡。 视角变化： 从不同角度观察同一物体。 运动模糊： 相机或目标的快速运动导致图像模糊。 背景干扰： 相似的纹理或颜色可能被误识别为目标。 异常与领域漂移： 模型在训练数据之外的“新”场景下的表现下降。 我们将探讨一些提升模型鲁棒性的方法，包括数据增强技术、对抗训练、领域自适应（Domain Adaptation）以及模型蒸馏（Model Distillation）等。 第六章：面向未来的通用目标感知 本章将展望智能视觉的未来发展方向，并探讨如何构建真正“通用”（General）的目标感知系统。通用目标感知意味着模型不仅能识别预设的类别，更能理解和处理未知的新物体，并具备跨领域、跨任务的泛化能力。 我们将讨论以下前沿方向： 开放集识别（Open-set Recognition）： 如何让模型区分已知和未知类别。 少样本学习（Few-shot Learning）与零样本学习（Zero-shot Learning）： 如何在只有少量甚至没有样本的情况下识别新物体。 可解释性AI（Explainable AI - XAI）： 如何理解模型的决策过程，增强用户信任。 持续学习（Continual Learning）： 如何让模型在不断接收新数据和新任务时，不遗忘已有的知识。 具身智能（Embodied AI）： 如何将目标感知与机器人的运动、交互结合，实现更智能的自主系统。 《智能视觉：迈向通用目标感知的新纪元》将带领读者穿越智能视觉发展的迷人图景，从基础理论到前沿探索，提供一个全面而深刻的理解框架。本书旨在激发读者对智能视觉领域更深层次的思考，并为其在这一激动人心领域的研究与实践提供坚实的理论支撑和广阔的视野。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对计算机视觉充满热情的爱好者，我总是喜欢探索新的技术领域。目标检测和跟踪对我来说，就像是给机器装上了“眼睛”和“大脑”，能够识别并理解周围的世界，这本身就充满了无穷的魅力。我平时会通过各种在线教程和博客来学习，但总觉得缺乏系统性，很多知识点都是零散的。我希望这本书能够为我提供一个清晰的学习路径，从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的算法细节。我特别希望能看到书中对不同算法的优劣势进行详细的对比分析，比如在速度、精度、鲁棒性等方面，它们各自擅长解决哪些问题，又存在哪些局限性。同时，如果书中能够提供一些易于理解的图示和伪代码，那就更好了，这有助于我这种非科班出身的学习者更好地掌握算法的精髓。我理想中的这本书，不仅能让我理解“是什么”，更能让我明白“为什么”，以及“如何做”。如果它还能引导我进行一些简单的实验，例如在开源数据集上复现一些算法，那就更完美了，能够极大地增强我的动手能力和学习兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一家初创公司AI部门的技术负责人，目前正计划将目标检测和跟踪技术应用到我们的新产品中，用于智能监控和行为分析。我需要一本能够快速帮助团队成员建立起扎实理论基础，并能快速上手工程实现的参考资料。这本书的名称恰好契合了我们的需求。我在初步了解时，非常关注书中是否对主流目标检测框架（如YOLOv5/v7/v8, SSD, RetinaNet等）在原理、实现细节和工程优化方面有深入的介绍，特别是关于如何针对不同硬件平台（CPU/GPU/NPU）进行模型加速和部署的策略。在跟踪方面，我希望能看到对单目标跟踪和多目标跟踪的算法进行详尽的讲解，例如SORT, DeepSORT, ByteTrack, FairMOT等，并对其在实际应用中可能遇到的挑战，如长时遮挡、目标尺度剧烈变化、以及多目标间的ID切换问题，有针对性的解决方案。如果书中能提供一些关于数据标注、数据集构建、以及模型评估指标（如MOTA, MOTP, IDF1等）的详细说明，以及如何根据具体应用场景选择合适的算法和进行性能调优的实践指导，那对我们团队的研发效率将有巨大的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当简洁，金属质感的深蓝色背景衬托着银白色的书名，给人一种专业、严谨的科技感。我是一名人工智能领域的研究生，对计算机视觉方面的内容一直很感兴趣，特别是目标检测和跟踪，这在自动驾驶、安防监控、智能制造等领域都有着广泛的应用。我一直希望能找到一本能够系统梳理相关算法原理，并结合实际应用案例的书籍。在翻阅过程中，我注意到书中的章节目录似乎涵盖了从基础理论到进阶应用的各个方面，比如经典的Faster R-CNN、YOLO系列，以及一些更前沿的Transformer-based检测器，还有用于跟踪的卡尔曼滤波、SORT、DeepSORT等。理论部分的讲解深度是我比较关注的，希望它能深入浅出地剖析算法背后的数学模型和推导过程，而不仅仅是停留在概念层面。同时，应用案例的丰富程度和贴合实际的程度也是我判断一本书价值的重要标准。如果它能提供一些真实世界场景下的落地经验和技术挑战的分析，那无疑会大大提升它的实用性，让我能够更好地理解这些算法如何在实际项目中发挥作用，并从中获得启发，为我的论文研究和未来的职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在互联网公司从事算法工程的开发者，日常工作中经常需要处理图像识别和视频分析相关的任务。目标检测和跟踪是我的核心工作内容之一，每天都在与各种算法打交道。我一直渴望找到一本能提供最新技术动态和实战技巧的书籍。这本书的标题——“实用性”三个字，以及“原理及应用”的副标题，瞬间吸引了我。在浏览时，我尤其留意了书中是否介绍了最新的技术进展，比如在目标检测方面，是否有关于Anchor-free方法、Transformer在检测中的应用、或者高效的轻量级模型等内容的详述；而在目标跟踪方面，是否对多目标跟踪的挑战，如遮挡、重叠、ID切换等问题，提供了有效的解决方案，以及是否有关于端到端跟踪的最新研究成果。我更看重的是书本的“实用性”体现在哪里，是提供了大量的代码示例，还是对部署优化、性能评估等方面有深入的探讨。如果书中能给出一些在复杂场景下，如光照变化剧烈、目标尺度差异大、或背景干扰严重等情况下，如何选择和调优算法的经验分享，那将是极大的帮助，能够直接提升我的工作效率和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于我这样一位对计算机视觉领域充满好奇心的读者来说，无疑是一个令人振奋的消息。我一直对“智能”是如何通过算法实现的感到着迷，而目标检测和跟踪正是实现这种“智能”的关键技术之一。在浏览时，我特别留意了书中是否对目标检测的各种范式，如one-stage、two-stage、anchor-based、anchor-free等，进行了清晰的梳理和讲解，并且能够解释它们背后的设计理念和数学依据。我也很想知道，书中对于目标跟踪算法的介绍，是否能够覆盖到从经典的滤波方法到基于深度学习的端到端方法的演进过程，并对它们在处理各种复杂场景下的表现进行深入的分析。我尤其关心的是，这本书是否能够提供一些关于如何平衡检测和跟踪算法性能的见解，例如在实时性要求极高的应用中，如何选择或设计出既快又准的算法组合。如果书中能够通过生动的案例，向我展示这些算法是如何在现实世界中发挥作用的，例如在智能交通系统中识别行人车辆，或者在医疗影像中定位病灶，那将极大地激发我的学习热情，并让我对这一领域有更深刻的理解和认识。

评分☆☆☆☆☆

正品，快递给力，非常方便。

评分☆☆☆☆☆

很好。很好。

评分☆☆☆☆☆

商品不厚，价格很高，也是醉了

评分☆☆☆☆☆

skskskskskskksks

评分☆☆☆☆☆

十分好，十分好，十分好

评分☆☆☆☆☆

很好。很好。

评分☆☆☆☆☆

我在预定中说要发票，过了17天了，结果发票还没发过来，这是故意逃税吗？还是什么？？？？

评分☆☆☆☆☆

送货速度快，但是外包装实在是差

评分☆☆☆☆☆

书很薄 内容乏善可陈