視覺目標檢測與跟蹤 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

焦建彬，葉齊祥，韓振軍，李策 著

圖書標籤:

• 視覺目標檢測
• 目標跟蹤
• 計算機視覺
• 深度學習
• 圖像處理
• 人工智能
• 算法
• 模型
• 實時係統
• 應用

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030485793

版次：1

商品編碼：11936635

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：150

字數：201000

正文語種：中文

內容簡介

　　《視覺目標檢測與跟蹤》係統介紹瞭視覺目標檢測與跟蹤的基本問題及其相關處理技術，主要內容涉及計算機視覺目標檢測與跟蹤的理論、算法和典型應用實例。
　　《視覺目標檢測與跟蹤》共6章，包括緒論、目標錶示、目標檢測方法、目標檢測的典型應用、目標跟蹤方法、視覺目標跟蹤展望等內容。
　　《視覺目標檢測與跟蹤》由淺入深，著重於經典內容和新進展的結閤，並附以較多的應用範例，可供從事計算機視覺、圖像處理、模式識彆研究的科技人員及高等院校相關專業的師生參考。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 緒論
1．1 引言
1．1．1 計算機視覺研究的特點
1．1．2 計算機視覺與相關領域的關係
1．1．3 計算機視覺研究的發展
1．1．4 視覺目標檢測與跟蹤的研究意義
1．2 視覺目標檢測與跟蹤的研究內容
1．2．1 視覺目標檢測的研究內容和分類
1．2．2 視覺目標跟蹤的研究內容和分類
1．3 視覺目標檢測與跟蹤的研究現狀
1．3．1 應用前景與研究現狀
1．3．2 視覺目標檢測與跟蹤研究的難點
參考文獻

第2章 目標錶示
2．1 顔色特徵
2．1．1 顔色空間
2．1．2 顔色直方圖
2．2 紋理特徵
2．3 形狀特徵
2．3．1 Haar-Like特徵
2．3．2 SIFT特徵
2．3．3 HOG特徵
2．4 深度學習特徵
2．4．1 捲積神經網絡
2．4．2 捲積神經網絡的結構
2．4．3 捲積神經網絡的訓練
2．5 特徵選擇與降維
2．5．1 特徵降維
2．5．2 特徵選擇
參考文獻

第3章 目標檢測方法
3．1 運動目標檢測
3．1．1 基本概念
3．1．2 幀差法
3．1．3 背景減除法
3．1．4 光流法
3．2 圖像匹配方法
3．2．1 基於像素灰度的匹配
3．2．2 基於特徵的匹配
3．2．3 基於變換域的匹配
3．2．4 基於投影的匹配
3．3 機器學習方法
3．3．1 人工神經網絡
3．3．2 支持嚮量機
3．3．3 Boosting方法
3．3．4 Adaboost算法
3．3．5 Logitboost算法

第4章 目標檢測的典型應用
4．1 人臉檢測
4．1．1 人臉檢測數據庫
4．1．2 人臉檢測的計算模型
4．1．3 人臉檢測算法
4．2 行人目標檢測
4．2．1 人體檢測數據庫
4．2．2 人體檢測常用特徵
4．2．3 實例分析
4．3 車輛檢測
4．3．1 主要的車輛檢測數據庫
4．3．2 車輛檢測的一般方法
4．3．3 實例分析
4．4 文字目標檢測
4．4．1 文字目標檢測方法
4．4．2 文字目標檢測數據集閤
4．4．3 快速視頻文字檢測方法
4．4．4 特徵選擇
4．4．5 文字檢測分類器及方法
4．5 多類目標檢測
4．5．1 代錶性數據集閤
4．5．2 多類目標檢測方法
4．5．3 多類目標檢測方法性能對比
參考文獻

第5章 目標跟蹤方法
5．1 跟蹤目標描述
5．1．1 跟蹤目標的特徵錶示
5．1．2 跟蹤目標的錶示方法
5．1．3 視覺目標跟蹤的分類
5．2 經典視覺目標跟蹤方法
5．2．1 確定性目標跟蹤方法
5．2．2 非確定性目標跟蹤方法
5．3 視覺目標跟蹤最新研究方法
5．3．1 單目標跟蹤方法
5．3．2 多目標跟蹤方法
參考文獻

第6章 視覺目標跟蹤展望
6．1 行人跟蹤目標再識彆
6．2 多傳感器信息融閤目標跟蹤
6．3 跟蹤目標軌跡行為分析研究

參考文獻
後記
彩圖

前言/序言

　　視覺目標檢測與跟蹤是計算機視覺領域一個備受關注的新興研究方嚮，是智能監控、人機交互、機器人視覺導航等應用的基礎。隨著數字視頻技術的飛速發展，計算機視覺正嚮著智能化、集成化等方嚮不斷發展。計算機視覺和應用研究者適時提齣瞭一些新的視覺目標檢測與跟蹤技術，利用機器學習和模式識彆的方法，對攝像設備捕獲的圖像序列進行分析，從而實現對動態場景中目標的定位、識彆和跟蹤。
　　本書敘述瞭視覺目標檢測與跟蹤的基本理論和相關的應用技術，主要包括視覺目標錶示、目標檢測方法及典型應用、目標跟蹤方法及典型應用等。本書力圖對視覺目標檢測和跟蹤方法進行分類，對常規的有效算法進行總結，同時，通過實例分析，將基本理論與實際應用相結閤，推動視覺目標檢測與跟蹤技術的發展。
　　本書是作者所在的課題組多年來在視覺目標檢測與跟蹤方麵所做研究工作的總結。內容及材料主要來源於所主持項目研究過程中采集的實驗數據、提齣的新方法、已公開發錶的文獻等。本書不僅涉及目標檢測和跟蹤的關鍵技術和新動嚮，而且還重視應用實例，既具有前沿性與先進性，又具有很好的實用性，對本領域研究人員和科技工程人員均具有很大的參考價值。
　　本書第1章由焦建彬、李策撰寫，第2章由葉齊祥、祝耀華、李策撰寫，第3章由葉齊祥、武博撰寫，第4章由葉齊祥、高文撰寫，第5章由韓振軍、、紀穎夏、李策撰寫，第6章由韓振軍、劉一飛撰寫。全書由焦建彬、葉齊祥、韓振軍、李策統稿。
　　在本書的撰寫和校稿過程中，中國科學院大學模式識彆與智能係統開發實驗室的彭藝、陳孝罡、梁吉祥、高山、武利軍等做瞭大量工作，在此一並錶示感謝。本書的完成特彆感謝徐冉博士、陳傑博士提供的幫助。
　　限於編者水平，書中不足之處在所難免，敬請廣大讀者批評指正。

機器學習中的無監督學習：探索隱藏的模式與結構 機器學習的浪潮席捲瞭各行各業，我們早已熟知那些通過大量標注數據來學習規律的監督學習方法。它們在圖像識彆、自然語言處理等領域取得瞭令人矚目的成就。然而，現實世界中，我們擁有的海量數據往往缺乏標簽，或者標注成本高昂，這使得監督學習的應用受到瞭限製。 正是基於這樣的背景，無監督學習應運而生，並逐漸成為機器學習研究的焦點和前沿。它不依賴於預先提供的“正確答案”，而是緻力於從數據本身的內在結構、模式和關聯中挖掘信息。與其說它是“教”機器如何做某事，不如說它是“讓”機器自己去發現數據中隱藏的規律，從而獲得對數據的更深層次理解。 本書將帶您深入探索機器學習領域中最具挑戰性也最富潛力的分支——無監督學習。我們並非聚焦於某個具體的應用場景，而是從無監督學習的核心思想、基本原理、經典算法以及前沿發展等多個維度進行係統性的梳理和闡述。我們將剝離那些具體的應用細節，聚焦於算法本身的設計哲學、數學基礎以及其在解決通用問題上的能力。 一、無監督學習的基石：理解數據的本質 在開始探索無監督學習的各種算法之前，理解無監督學習的根本目標至關重要。它不同於監督學習的“分類”或“迴歸”，其核心在於數據的錶示學習（Representation Learning）和特徵提取（Feature Extraction）。我們希望通過無監督學習，能夠將原始的、高維的、冗餘的數據轉化為更緊湊、更有信息量、更易於下遊任務處理的低維錶示。 本書將首先深入探討無監督學習的幾個基本研究方嚮： 聚類（Clustering）： 這是無監督學習中最直觀也是應用最廣泛的方嚮之一。其目標是將相似的數據點劃分到同一個簇（cluster）中，而將不相似的數據點劃分到不同的簇中。我們將解析各種經典的聚類算法，例如： K-Means及其變種： 從其簡單直觀的迭代優化思想齣發，理解其核心的“中心”概念和“距離”度量，並探討其在處理不同規模和密度數據集時的優缺點。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 學習自下而上（凝聚式）或自上而下（分裂式）構建數據點之間層次結構的原理，理解其在可視化和發現不同尺度模式方麵的優勢。 基於密度的聚類（Density-Based Clustering）： 如DBSCAN算法，理解其如何通過識彆高密度區域來發現任意形狀的簇，並處理噪聲點的能力。 概率模型聚類： 如高斯混閤模型（Gaussian Mixture Models, GMM），從概率的角度理解數據點屬於不同簇的概率，並學習其EM算法的迭代優化過程。 降維（Dimensionality Reduction）： 原始數據往往存在高度冗餘，高維空間中的數據也難以可視化和分析。降維技術旨在將數據投影到低維空間，同時盡可能保留原始數據的結構和信息。本書將詳細介紹： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 從綫性代數的角度，理解PCA如何通過最大化方差來找到數據的主成分，並學習其背後的數學原理和應用場景。 奇異值分解（Singular Value Decomposition, SVD）： 探究SVD與PCA的內在聯係，理解其在矩陣分解和降維中的強大作用。 t-分布鄰域嵌入（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE）： 學習其如何在高維空間中保留局部鄰域結構，並在低維空間中進行可視化，理解其在探索高維數據流形結構上的獨到之處。 綫性判彆分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）在無監督場景下的應用： 雖然LDA常用於監督學習，但其思想也可用於無監督降維，我們也將探討其在數據分離和降維上的潛在價值。 異常檢測（Anomaly Detection）/離群點檢測（Outlier Detection）： 識彆數據中與其他數據點顯著不同的“異常”點，這在金融欺詐檢測、工業故障診斷、網絡安全監控等領域至關重要。本書將介紹： 基於統計的方法： 例如Z-score、IQR等，理解如何通過數據分布來識彆異常。 基於距離的方法： 如K近鄰（KNN）異常檢測，理解如何利用數據點之間的距離來衡量其異常程度。 基於模型的方法： 如one-class SVM，學習其如何學習正常數據的邊界，並將其外的點視為異常。 基於密度的方法： 如LOF（Local Outlier Factor），理解其如何通過比較數據點的局部密度來識彆異常。 二、更深層次的探索：生成模型與錶示學習 除瞭上述的基礎方嚮，無監督學習還在生成模型（Generative Models）和錶示學習方麵展現齣強大的力量。 生成模型： 這類模型的目標是學習數據的概率分布，並能夠從中采樣生成新的、與真實數據相似的數據。這在圖像生成、文本創作、數據增強等領域有著廣泛的應用。本書將重點關注： 變分自編碼器（Variational Autoencoders, VAEs）： 從概率圖模型的角度，理解VAE如何通過編碼器和解碼器將數據映射到低維潛在空間，並學習數據的分布。我們將深入解析其損失函數，以及如何利用其生成高質量的樣本。 生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）： 詳細介紹GANs的“生成器”和“判彆器”的對抗訓練機製，理解其如何通過博弈來不斷提升生成數據的逼真度。我們將探討不同GANs架構的演進，以及其在圖像閤成、風格遷移等方麵的突破性進展。 流模型（Flow-based Models）： 介紹這類模型如何通過一係列可逆的變換來學習數據的概率分布，以及其在精確密度估計和采樣方麵的優勢。 錶示學習（Representation Learning）： 這是無監督學習的核心目標之一，即學習能夠捕捉數據本質特徵的錶示。這些錶示可以顯著提升下遊任務的性能，甚至可以在沒有標簽的情況下完成某些任務。我們將探討： 自編碼器（Autoencoders, AEs）的變種： 如稀疏自編碼器、去噪自編碼器，理解它們如何通過增加約束條件來學習更具魯棒性和信息量的錶示。 對比學習（Contrastive Learning）： 學習如何通過拉近相似樣本的錶示、推開不相似樣本的錶示來學習有意義的嵌入。我們將分析SimCLR、MoCo等代錶性算法的原理和實現。 Transformer在無監督錶示學習中的應用： 盡管Transformer因其在NLP領域的成功而聞名，但其注意力機製和自監督學習範式使其在學習通用數據錶示方麵也錶現齣色。我們將探討BERT、GPT等模型的預訓練策略，以及它們如何學習到豐富的語義信息。 三、前沿進展與未來展望 無監督學習領域的研究正以前所未有的速度嚮前發展。本書將在最後部分，對一些前沿的研究方嚮進行展望，包括： 自監督學習（Self-Supervised Learning）的進一步深化： 探討如何設計更巧妙的“預設任務”（pretext tasks）來驅動模型學習更通用的錶示，以及其在零樣本學習（Zero-shot Learning）、少樣本學習（Few-shot Learning）中的潛力。 公平性與可解釋性： 隨著無監督學習模型的廣泛應用，如何確保模型的公平性，避免引入偏見，以及如何理解模型的決策過程，將成為越來越重要的研究課題。 多模態無監督學習： 如何融閤不同類型的數據（如文本、圖像、音頻）進行無監督學習，以獲得更全麵的數據理解。 與強化學習的結閤： 探討無監督學習如何為強化學習提供更有效的狀態錶示，加速學習過程。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 在深入剖析算法原理的同時，我們將適時地討論其在實際應用中的考量，並提供指導性的思路。 數學嚴謹性與直觀理解並重： 我們將力求在解釋數學公式的同時，提供易於理解的直觀解釋，幫助讀者建立對算法的深刻認知。 係統性與前瞻性： 從基礎概念到前沿技術，本書力求構建一個完整、係統的無監督學習知識體係，並展望未來的發展方嚮。 普適性： 本書內容不局限於某個特定領域，而是聚焦於無監督學習的核心算法和思想，適用於廣泛的研究者和工程師。 無論您是機器學習領域的初學者，希望係統瞭解無監督學習的概貌；還是經驗豐富的研究者，希望深入探索特定算法或前沿技術；抑或是希望將無監督學習應用於實際問題的工程師，本書都將是您不可或缺的參考。讓我們一同開啓這場探索數據隱藏奧秘的旅程！

評分☆☆☆☆☆

我是一名對AI技術充滿熱情的軟件工程師，尤其對計算機視覺在實際應用中的落地感到興奮。《視覺目標檢測與跟蹤》這本書，對於我這種希望將理論知識轉化為實際項目開發的人來說，簡直是量身定製。書中不僅講解瞭各種算法的理論基礎，更重要的是，它非常注重實操性和應用落地。作者提供瞭很多關於如何使用主流深度學習框架（如TensorFlow和PyTorch）來實現目標檢測和跟蹤的例子，甚至還包括瞭一些數據集的準備和模型訓練的技巧。我特彆喜歡書中關於模型部署的章節，它討論瞭如何在嵌入式設備上優化模型以達到實時運行的需求，這對於我們做一些邊緣計算的項目非常有指導意義。我感覺自己現在能夠更有信心地去搭建一個完整的視覺應用係統瞭，從數據預處理到模型訓練，再到最終的部署上綫，這本書為我提供瞭一個清晰的路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是給我打開瞭新世界的大門！作為一名對計算機視覺領域充滿好奇但又略顯迷茫的學生，我一直在尋找一本能係統講解核心概念，同時又足夠深入的書。當我翻開《視覺目標檢測與跟蹤》，我立刻就被它嚴謹的結構和清晰的邏輯所吸引。作者並沒有一開始就拋齣復雜的算法，而是從基礎的概念入手，比如圖像的錶示、特徵提取等，循序漸進地引導讀者進入目標檢測和跟蹤的殿堂。我尤其喜歡書中對不同檢測算法的原理闡述，比如經典的YOLO係列和Faster R-CNN，它們是如何通過巧妙的設計來平衡速度和精度的？書中用瞭大量的圖示和僞代碼來解釋，讓我這個初學者也能輕鬆理解其精髓。更重要的是，作者不僅僅是羅列算法，還會深入分析它們的優缺點，以及在不同應用場景下的適用性。這對於我日後進行項目選擇和技術調研非常有幫助。我感覺自己不再是那個隻能在網上零散地搜集信息的小白瞭，而是有瞭一個堅實的理論基礎，可以開始真正地思考和實踐瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角非常獨特，它並沒有局限於孤立地討論目標檢測或目標跟蹤，而是將兩者緊密地結閤起來，深入探討瞭它們之間的協同作用和相互促進。《視覺目標檢測與跟蹤》這本書給瞭我一種“全局觀”的認識。作者從一個更高的維度審視瞭整個視覺感知的流程，闡述瞭如何利用檢測的結果來指導跟蹤，以及如何利用跟蹤的先驗信息來優化檢測。這種“檢測-跟蹤一體化”的思路，在很多復雜的場景下，比如自動駕駛、視頻監控分析等，都顯得尤為重要。書中對一些多模態融閤的跟蹤方法也進行瞭介紹，比如如何結閤激光雷達或深度信息來提升跟蹤的魯棒性。我感覺自己對如何構建更強大、更可靠的視覺感知係統有瞭更深的理解，不再是“頭痛醫頭，腳痛醫腳”式的單點突破，而是能從整體上進行優化和設計。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的深度遠超我的預期。作為一名在目標檢測領域摸爬滾打瞭幾年的研究者，我本以為能從中學到一些新的前沿技術，但《視覺目標檢測與跟蹤》帶來的驚喜遠不止於此。作者對算法的理解之深刻，對原理的剖析之透徹，讓我不得不佩服。他不僅介紹瞭主流的檢測和跟蹤算法，更重要的是，他還深入探討瞭這些算法背後的數學原理和工程實現細節。例如，在討論多目標跟蹤時，作者詳細講解瞭匈牙利算法、卡爾曼濾波等經典方法，並分析瞭它們在處理遮擋、目標相似等復雜情況時的局限性。更讓我眼前一亮的是，書中還觸及瞭一些新興的跟蹤範式，比如基於深度學習的端到端跟蹤模型，以及如何利用Transformer等架構來提升跟蹤性能。這些內容對於我優化現有算法，甚至開闢新的研究方嚮都提供瞭寶貴的思路。我覺得這本書更像是一本“武功秘籍”，不僅告訴你招式，更讓你理解招式背後的內力運轉，這對於提升實戰能力至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，不應該隻是冷冰冰的公式和算法堆砌，更應該蘊含作者對這個領域的熱情和洞察。《視覺目標檢測與跟蹤》這本書就做到瞭這一點。在閱讀的過程中，我能感受到作者對計算機視覺的熱愛，他不僅僅是在傳授知識，更是在分享他對這個領域發展的思考和展望。書中提到的一些未來發展趨勢，比如弱監督學習在目標檢測中的應用，以及如何處理“小目標”或“極度遮擋”等經典難題的創新思路，都讓我對這個領域充滿瞭期待。作者在一些算法的討論中，還會穿插一些曆史的發展脈絡和技術演進的故事，這讓枯燥的技術講解變得生動有趣，也讓我更加理解瞭現有技術是如何一步步發展到今天的。總的來說，這本書讓我不僅僅學到瞭技術，更重要的是，它激發瞭我對計算機視覺研究的興趣，讓我看到瞭這個領域廣闊的未來。

評分☆☆☆☆☆

很好，內容豐富，寫的很詳細。

評分☆☆☆☆☆

差評 就是一篇論文啊 總共不到兩百頁 被坑瞭

評分☆☆☆☆☆

q

評分☆☆☆☆☆

q

評分☆☆☆☆☆

很不錯

評分☆☆☆☆☆

絕對不值這個價

評分☆☆☆☆☆

絕對不值這個價

評分☆☆☆☆☆

不是很厚，內容大緻歸納概述型的，還行吧

評分☆☆☆☆☆

很好，內容豐富，寫的很詳細。