视觉目标检测与跟踪 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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焦建彬，叶齐祥，韩振军，李策 著

图书标签:

• 视觉目标检测
• 目标跟踪
• 计算机视觉
• 深度学习
• 图像处理
• 人工智能
• 算法
• 模型
• 实时系统
• 应用

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030485793

版次：1

商品编码：11936635

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：150

字数：201000

正文语种：中文

内容简介

　　《视觉目标检测与跟踪》系统介绍了视觉目标检测与跟踪的基本问题及其相关处理技术，主要内容涉及计算机视觉目标检测与跟踪的理论、算法和典型应用实例。
　　《视觉目标检测与跟踪》共6章，包括绪论、目标表示、目标检测方法、目标检测的典型应用、目标跟踪方法、视觉目标跟踪展望等内容。
　　《视觉目标检测与跟踪》由浅入深，着重于经典内容和新进展的结合，并附以较多的应用范例，可供从事计算机视觉、图像处理、模式识别研究的科技人员及高等院校相关专业的师生参考。

内页插图

目录

前言

第1章 绪论
1．1 引言
1．1．1 计算机视觉研究的特点
1．1．2 计算机视觉与相关领域的关系
1．1．3 计算机视觉研究的发展
1．1．4 视觉目标检测与跟踪的研究意义
1．2 视觉目标检测与跟踪的研究内容
1．2．1 视觉目标检测的研究内容和分类
1．2．2 视觉目标跟踪的研究内容和分类
1．3 视觉目标检测与跟踪的研究现状
1．3．1 应用前景与研究现状
1．3．2 视觉目标检测与跟踪研究的难点
参考文献

第2章 目标表示
2．1 颜色特征
2．1．1 颜色空间
2．1．2 颜色直方图
2．2 纹理特征
2．3 形状特征
2．3．1 Haar-Like特征
2．3．2 SIFT特征
2．3．3 HOG特征
2．4 深度学习特征
2．4．1 卷积神经网络
2．4．2 卷积神经网络的结构
2．4．3 卷积神经网络的训练
2．5 特征选择与降维
2．5．1 特征降维
2．5．2 特征选择
参考文献

第3章 目标检测方法
3．1 运动目标检测
3．1．1 基本概念
3．1．2 帧差法
3．1．3 背景减除法
3．1．4 光流法
3．2 图像匹配方法
3．2．1 基于像素灰度的匹配
3．2．2 基于特征的匹配
3．2．3 基于变换域的匹配
3．2．4 基于投影的匹配
3．3 机器学习方法
3．3．1 人工神经网络
3．3．2 支持向量机
3．3．3 Boosting方法
3．3．4 Adaboost算法
3．3．5 Logitboost算法

第4章 目标检测的典型应用
4．1 人脸检测
4．1．1 人脸检测数据库
4．1．2 人脸检测的计算模型
4．1．3 人脸检测算法
4．2 行人目标检测
4．2．1 人体检测数据库
4．2．2 人体检测常用特征
4．2．3 实例分析
4．3 车辆检测
4．3．1 主要的车辆检测数据库
4．3．2 车辆检测的一般方法
4．3．3 实例分析
4．4 文字目标检测
4．4．1 文字目标检测方法
4．4．2 文字目标检测数据集合
4．4．3 快速视频文字检测方法
4．4．4 特征选择
4．4．5 文字检测分类器及方法
4．5 多类目标检测
4．5．1 代表性数据集合
4．5．2 多类目标检测方法
4．5．3 多类目标检测方法性能对比
参考文献

第5章 目标跟踪方法
5．1 跟踪目标描述
5．1．1 跟踪目标的特征表示
5．1．2 跟踪目标的表示方法
5．1．3 视觉目标跟踪的分类
5．2 经典视觉目标跟踪方法
5．2．1 确定性目标跟踪方法
5．2．2 非确定性目标跟踪方法
5．3 视觉目标跟踪最新研究方法
5．3．1 单目标跟踪方法
5．3．2 多目标跟踪方法
参考文献

第6章 视觉目标跟踪展望
6．1 行人跟踪目标再识别
6．2 多传感器信息融合目标跟踪
6．3 跟踪目标轨迹行为分析研究

参考文献
后记
彩图

前言/序言

　　视觉目标检测与跟踪是计算机视觉领域一个备受关注的新兴研究方向，是智能监控、人机交互、机器人视觉导航等应用的基础。随着数字视频技术的飞速发展，计算机视觉正向着智能化、集成化等方向不断发展。计算机视觉和应用研究者适时提出了一些新的视觉目标检测与跟踪技术，利用机器学习和模式识别的方法，对摄像设备捕获的图像序列进行分析，从而实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪。
　　本书叙述了视觉目标检测与跟踪的基本理论和相关的应用技术，主要包括视觉目标表示、目标检测方法及典型应用、目标跟踪方法及典型应用等。本书力图对视觉目标检测和跟踪方法进行分类，对常规的有效算法进行总结，同时，通过实例分析，将基本理论与实际应用相结合，推动视觉目标检测与跟踪技术的发展。
　　本书是作者所在的课题组多年来在视觉目标检测与跟踪方面所做研究工作的总结。内容及材料主要来源于所主持项目研究过程中采集的实验数据、提出的新方法、已公开发表的文献等。本书不仅涉及目标检测和跟踪的关键技术和新动向，而且还重视应用实例，既具有前沿性与先进性，又具有很好的实用性，对本领域研究人员和科技工程人员均具有很大的参考价值。
　　本书第1章由焦建彬、李策撰写，第2章由叶齐祥、祝耀华、李策撰写，第3章由叶齐祥、武博撰写，第4章由叶齐祥、高文撰写，第5章由韩振军、、纪颖夏、李策撰写，第6章由韩振军、刘一飞撰写。全书由焦建彬、叶齐祥、韩振军、李策统稿。
　　在本书的撰写和校稿过程中，中国科学院大学模式识别与智能系统开发实验室的彭艺、陈孝罡、梁吉祥、高山、武利军等做了大量工作，在此一并表示感谢。本书的完成特别感谢徐冉博士、陈杰博士提供的帮助。
　　限于编者水平，书中不足之处在所难免，敬请广大读者批评指正。

机器学习中的无监督学习：探索隐藏的模式与结构 机器学习的浪潮席卷了各行各业，我们早已熟知那些通过大量标注数据来学习规律的监督学习方法。它们在图像识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。然而，现实世界中，我们拥有的海量数据往往缺乏标签，或者标注成本高昂，这使得监督学习的应用受到了限制。 正是基于这样的背景，无监督学习应运而生，并逐渐成为机器学习研究的焦点和前沿。它不依赖于预先提供的“正确答案”，而是致力于从数据本身的内在结构、模式和关联中挖掘信息。与其说它是“教”机器如何做某事，不如说它是“让”机器自己去发现数据中隐藏的规律，从而获得对数据的更深层次理解。 本书将带您深入探索机器学习领域中最具挑战性也最富潜力的分支——无监督学习。我们并非聚焦于某个具体的应用场景，而是从无监督学习的核心思想、基本原理、经典算法以及前沿发展等多个维度进行系统性的梳理和阐述。我们将剥离那些具体的应用细节，聚焦于算法本身的设计哲学、数学基础以及其在解决通用问题上的能力。 一、无监督学习的基石：理解数据的本质 在开始探索无监督学习的各种算法之前，理解无监督学习的根本目标至关重要。它不同于监督学习的“分类”或“回归”，其核心在于数据的表示学习（Representation Learning）和特征提取（Feature Extraction）。我们希望通过无监督学习，能够将原始的、高维的、冗余的数据转化为更紧凑、更有信息量、更易于下游任务处理的低维表示。 本书将首先深入探讨无监督学习的几个基本研究方向： 聚类（Clustering）： 这是无监督学习中最直观也是应用最广泛的方向之一。其目标是将相似的数据点划分到同一个簇（cluster）中，而将不相似的数据点划分到不同的簇中。我们将解析各种经典的聚类算法，例如： K-Means及其变种： 从其简单直观的迭代优化思想出发，理解其核心的“中心”概念和“距离”度量，并探讨其在处理不同规模和密度数据集时的优缺点。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 学习自下而上（凝聚式）或自上而下（分裂式）构建数据点之间层次结构的原理，理解其在可视化和发现不同尺度模式方面的优势。 基于密度的聚类（Density-Based Clustering）： 如DBSCAN算法，理解其如何通过识别高密度区域来发现任意形状的簇，并处理噪声点的能力。 概率模型聚类： 如高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMM），从概率的角度理解数据点属于不同簇的概率，并学习其EM算法的迭代优化过程。 降维（Dimensionality Reduction）： 原始数据往往存在高度冗余，高维空间中的数据也难以可视化和分析。降维技术旨在将数据投影到低维空间，同时尽可能保留原始数据的结构和信息。本书将详细介绍： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 从线性代数的角度，理解PCA如何通过最大化方差来找到数据的主成分，并学习其背后的数学原理和应用场景。 奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）： 探究SVD与PCA的内在联系，理解其在矩阵分解和降维中的强大作用。 t-分布邻域嵌入（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE）： 学习其如何在高维空间中保留局部邻域结构，并在低维空间中进行可视化，理解其在探索高维数据流形结构上的独到之处。 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）在无监督场景下的应用： 虽然LDA常用于监督学习，但其思想也可用于无监督降维，我们也将探讨其在数据分离和降维上的潜在价值。 异常检测（Anomaly Detection）/离群点检测（Outlier Detection）： 识别数据中与其他数据点显著不同的“异常”点，这在金融欺诈检测、工业故障诊断、网络安全监控等领域至关重要。本书将介绍： 基于统计的方法： 例如Z-score、IQR等，理解如何通过数据分布来识别异常。 基于距离的方法： 如K近邻（KNN）异常检测，理解如何利用数据点之间的距离来衡量其异常程度。 基于模型的方法： 如one-class SVM，学习其如何学习正常数据的边界，并将其外的点视为异常。 基于密度的方法： 如LOF（Local Outlier Factor），理解其如何通过比较数据点的局部密度来识别异常。 二、更深层次的探索：生成模型与表示学习 除了上述的基础方向，无监督学习还在生成模型（Generative Models）和表示学习方面展现出强大的力量。 生成模型： 这类模型的目标是学习数据的概率分布，并能够从中采样生成新的、与真实数据相似的数据。这在图像生成、文本创作、数据增强等领域有着广泛的应用。本书将重点关注： 变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）： 从概率图模型的角度，理解VAE如何通过编码器和解码器将数据映射到低维潜在空间，并学习数据的分布。我们将深入解析其损失函数，以及如何利用其生成高质量的样本。 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）： 详细介绍GANs的“生成器”和“判别器”的对抗训练机制，理解其如何通过博弈来不断提升生成数据的逼真度。我们将探讨不同GANs架构的演进，以及其在图像合成、风格迁移等方面的突破性进展。 流模型（Flow-based Models）： 介绍这类模型如何通过一系列可逆的变换来学习数据的概率分布，以及其在精确密度估计和采样方面的优势。 表示学习（Representation Learning）： 这是无监督学习的核心目标之一，即学习能够捕捉数据本质特征的表示。这些表示可以显著提升下游任务的性能，甚至可以在没有标签的情况下完成某些任务。我们将探讨： 自编码器（Autoencoders, AEs）的变种： 如稀疏自编码器、去噪自编码器，理解它们如何通过增加约束条件来学习更具鲁棒性和信息量的表示。 对比学习（Contrastive Learning）： 学习如何通过拉近相似样本的表示、推开不相似样本的表示来学习有意义的嵌入。我们将分析SimCLR、MoCo等代表性算法的原理和实现。 Transformer在无监督表示学习中的应用： 尽管Transformer因其在NLP领域的成功而闻名，但其注意力机制和自监督学习范式使其在学习通用数据表示方面也表现出色。我们将探讨BERT、GPT等模型的预训练策略，以及它们如何学习到丰富的语义信息。 三、前沿进展与未来展望 无监督学习领域的研究正以前所未有的速度向前发展。本书将在最后部分，对一些前沿的研究方向进行展望，包括： 自监督学习（Self-Supervised Learning）的进一步深化： 探讨如何设计更巧妙的“预设任务”（pretext tasks）来驱动模型学习更通用的表示，以及其在零样本学习（Zero-shot Learning）、少样本学习（Few-shot Learning）中的潜力。 公平性与可解释性： 随着无监督学习模型的广泛应用，如何确保模型的公平性，避免引入偏见，以及如何理解模型的决策过程，将成为越来越重要的研究课题。 多模态无监督学习： 如何融合不同类型的数据（如文本、图像、音频）进行无监督学习，以获得更全面的数据理解。 与强化学习的结合： 探讨无监督学习如何为强化学习提供更有效的状态表示，加速学习过程。 本书特色： 理论与实践相结合： 在深入剖析算法原理的同时，我们将适时地讨论其在实际应用中的考量，并提供指导性的思路。 数学严谨性与直观理解并重： 我们将力求在解释数学公式的同时，提供易于理解的直观解释，帮助读者建立对算法的深刻认知。 系统性与前瞻性： 从基础概念到前沿技术，本书力求构建一个完整、系统的无监督学习知识体系，并展望未来的发展方向。 普适性： 本书内容不局限于某个特定领域，而是聚焦于无监督学习的核心算法和思想，适用于广泛的研究者和工程师。 无论您是机器学习领域的初学者，希望系统了解无监督学习的概貌；还是经验丰富的研究者，希望深入探索特定算法或前沿技术；抑或是希望将无监督学习应用于实际问题的工程师，本书都将是您不可或缺的参考。让我们一同开启这场探索数据隐藏奥秘的旅程！

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度远超我的预期。作为一名在目标检测领域摸爬滚打了几年的研究者，我本以为能从中学到一些新的前沿技术，但《视觉目标检测与跟踪》带来的惊喜远不止于此。作者对算法的理解之深刻，对原理的剖析之透彻，让我不得不佩服。他不仅介绍了主流的检测和跟踪算法，更重要的是，他还深入探讨了这些算法背后的数学原理和工程实现细节。例如，在讨论多目标跟踪时，作者详细讲解了匈牙利算法、卡尔曼滤波等经典方法，并分析了它们在处理遮挡、目标相似等复杂情况时的局限性。更让我眼前一亮的是，书中还触及了一些新兴的跟踪范式，比如基于深度学习的端到端跟踪模型，以及如何利用Transformer等架构来提升跟踪性能。这些内容对于我优化现有算法，甚至开辟新的研究方向都提供了宝贵的思路。我觉得这本书更像是一本“武功秘籍”，不仅告诉你招式，更让你理解招式背后的内力运转，这对于提升实战能力至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是给我打开了新世界的大门！作为一名对计算机视觉领域充满好奇但又略显迷茫的学生，我一直在寻找一本能系统讲解核心概念，同时又足够深入的书。当我翻开《视觉目标检测与跟踪》，我立刻就被它严谨的结构和清晰的逻辑所吸引。作者并没有一开始就抛出复杂的算法，而是从基础的概念入手，比如图像的表示、特征提取等，循序渐进地引导读者进入目标检测和跟踪的殿堂。我尤其喜欢书中对不同检测算法的原理阐述，比如经典的YOLO系列和Faster R-CNN，它们是如何通过巧妙的设计来平衡速度和精度的？书中用了大量的图示和伪代码来解释，让我这个初学者也能轻松理解其精髓。更重要的是，作者不仅仅是罗列算法，还会深入分析它们的优缺点，以及在不同应用场景下的适用性。这对于我日后进行项目选择和技术调研非常有帮助。我感觉自己不再是那个只能在网上零散地搜集信息的小白了，而是有了一个坚实的理论基础，可以开始真正地思考和实践了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常独特，它并没有局限于孤立地讨论目标检测或目标跟踪，而是将两者紧密地结合起来，深入探讨了它们之间的协同作用和相互促进。《视觉目标检测与跟踪》这本书给了我一种“全局观”的认识。作者从一个更高的维度审视了整个视觉感知的流程，阐述了如何利用检测的结果来指导跟踪，以及如何利用跟踪的先验信息来优化检测。这种“检测-跟踪一体化”的思路，在很多复杂的场景下，比如自动驾驶、视频监控分析等，都显得尤为重要。书中对一些多模态融合的跟踪方法也进行了介绍，比如如何结合激光雷达或深度信息来提升跟踪的鲁棒性。我感觉自己对如何构建更强大、更可靠的视觉感知系统有了更深的理解，不再是“头痛医头，脚痛医脚”式的单点突破，而是能从整体上进行优化和设计。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，不应该只是冷冰冰的公式和算法堆砌，更应该蕴含作者对这个领域的热情和洞察。《视觉目标检测与跟踪》这本书就做到了这一点。在阅读的过程中，我能感受到作者对计算机视觉的热爱，他不仅仅是在传授知识，更是在分享他对这个领域发展的思考和展望。书中提到的一些未来发展趋势，比如弱监督学习在目标检测中的应用，以及如何处理“小目标”或“极度遮挡”等经典难题的创新思路，都让我对这个领域充满了期待。作者在一些算法的讨论中，还会穿插一些历史的发展脉络和技术演进的故事，这让枯燥的技术讲解变得生动有趣，也让我更加理解了现有技术是如何一步步发展到今天的。总的来说，这本书让我不仅仅学到了技术，更重要的是，它激发了我对计算机视觉研究的兴趣，让我看到了这个领域广阔的未来。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对AI技术充满热情的软件工程师，尤其对计算机视觉在实际应用中的落地感到兴奋。《视觉目标检测与跟踪》这本书，对于我这种希望将理论知识转化为实际项目开发的人来说，简直是量身定制。书中不仅讲解了各种算法的理论基础，更重要的是，它非常注重实操性和应用落地。作者提供了很多关于如何使用主流深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）来实现目标检测和跟踪的例子，甚至还包括了一些数据集的准备和模型训练的技巧。我特别喜欢书中关于模型部署的章节，它讨论了如何在嵌入式设备上优化模型以达到实时运行的需求，这对于我们做一些边缘计算的项目非常有指导意义。我感觉自己现在能够更有信心地去搭建一个完整的视觉应用系统了，从数据预处理到模型训练，再到最终的部署上线，这本书为我提供了一个清晰的路线图。

评分☆☆☆☆☆

送货速度快，但是外包装实在是差

评分☆☆☆☆☆

好

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送货速度快，但是外包装实在是差

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专业书籍，很好，速度也快

评分☆☆☆☆☆

印刷质量好，内容较新，可读性好。

评分☆☆☆☆☆

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绝对不值这个价

评分☆☆☆☆☆

不知是否有用呢。活动价格，值得拥有。

评分☆☆☆☆☆

太贵了，爆爆