目标图像的识别与跟踪 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴青娥，张焕龙，姜利英 著

图书标签:

• 目标识别
• 目标跟踪
• 图像处理
• 计算机视觉
• 模式识别
• 机器学习
• 深度学习
• 算法
• 图像分析
• 视频分析

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030545718

版次：1

商品编码：12248198

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：148

字数：184000

正文语种：中文

内容简介

分数阶微积分及相关研究是近年来科研领域的研究热点，该项研究不《目标图像的识别与跟踪》内容主要包括目标识别与跟踪技术的研究现状和基础理论（第1章）、卫星目标定位方法（第2～4章）、目标识别方法（第5，6章）和目标跟踪方法（第7，8章），介绍了相关目标卫星定位、识别和跟踪的研究背景、挑战性问题、解决理论、算法设计过程和应用场景分析等内容，并给出了相应的实验结果。

目录

目录
第1章 绪论 1
1.1 目标识别与跟踪技术简介 1
1.1.1 国内外研究成果 1
1.1.2 国内研究机构 2
1.2 目标识别与跟踪技术的应用 3
1.3 目标识别与跟踪相关技术 7
1.3.1 运动目标检测技术 8
1.3.2 运动目标识别与跟踪技术 9
1.4 图像稀疏表示理论 15
1.4.1 稀疏表示模型 15
1.4.2 稀疏表示的度量 16
1.4.3 稀疏表示的优化算法 16
第2章 卫星轨道参数计算 19
2.1 引言 19
2.2 卫星轨道描述 20
2.3 坐标系变换 22
2.3.1 平移变换 22
2.3.2 正交变换 23
2.3.3 直角坐标与极坐标的转换 24
2.4 导航定位方法 25
2.4.1 轨道计算 25
2.4.2 定位计算 32
2.5 仿真 34
2.6 小结 34
第3章 卫星导航定位算法 35
3.1 引言 35
3.2 导航定位算法的改进算法 35
3.2.1 对经典导航定位算法的改进 35
3.2.2 线性化求解的导航算法改进 39
3.2.3 卡尔曼滤波的导航算法的改进 40
3.3 基于迭代的导航定位新算法 44
3.3.1 具体实施算法 44
3.3.2 算法的收敛性 46
3.3.3 仿真 46
3.3.4 迭代法的加速收敛讨论 47
3.4 小结 48
第4章 基于卫星定位误差的最优星座配置算法 49
4.1 引言 49
4.2 几何精度指标 49
4.3 定位误差的三维几何分布 50
4.3.1 定位误差协方差的计算 50
4.3.2 X与θ的关系 53
4.3.3 PDOP与仰角和方位角的关系 54
4.4 定位误差及其四维几何分布与选星 56
4.4.1 定位误差及其GDOP 56
4.4.2 星座仰角和方位角对定位精度的影响 57
4.5 仿真和讨论 58
4.5.1 仿真 58
4.5.2 一种新的选星算法 59
4.6 小结 60
第5章 基于模糊推理的目标识别算法 61
5.1 引言 61
5.2 有序加权平均算子的基本知识 62
5.3 一种区间值模糊推理 63
5.3.1 推理方法介绍 63
5.3.2 实例分析 66
5.4 模糊推理方法在纹理目标识别中的应用 67
5.5 小结 72
第6章 基于阈值的模糊目标识别算法 73
6.1 引言 73
6.2 模糊信号的阈值处理方法 76
6.2.1 阈值降噪 77
6.2.2 阈值去噪仿真 78
6.2.3 权值调整模糊处理 80
6.3 目标识别 80
6.3.1 目标特征提取 80
6.3.2 分级的自动识别方法 82
6.4 实验及结果分析 83
6.5 小结 85
第7章 基于稀疏INMF的目标跟踪算法 86
7.1 引言 86
7.2 非负矩阵分解相关理论 87
7.2.1 非负矩阵理论的发展 87
7.2.2 非负矩阵分解的目标函数 88
7.2.3 非负矩阵分解的优化求解方法 89
7.3 增量式非负矩阵分解理论 90
7.3.1 增量非负矩阵的目标函数 90
7.3.2 增量非负矩阵的更新规则 92
7.4 基于约束INMF的目标跟踪算法 93
7.4.1 稀疏非负子空间外观模型 93
7.4.2 外观模型的优化求解策略 94
7.4.3 在线目标跟踪算法框架 95
7.5 试验结果分析与比较 97
7.5.1 实验结果定性分析 98
7.5.2 实验结果定量分析 101
7.5.3 适用性讨论 102
7.6 小结 102
第8章 基于多任务学习的目标跟踪算法 104
8.1 引言 104
8.2 多任务学习基本理论 106
8.2.1 多任务学习的典型分类 107
8.2.2 多任务学习的典型算法模型 108
8.3 稀疏原型外观模型理论 110
8.4 基于多任务稀疏原型的视频跟踪算法 111
8.4.1 多任务稀疏外观模型 111
8.4.2 基于APG方法的最优化求解策略 112
8.4.3 基于多任务稀疏原型的跟踪算法框架 114
8.5 试验结果分析与比较 115
8.5.1 实验结果定性分析 116
8.5.2 实验结果定量分析 121
8.5.3 适用范围 124
8.6 小结 124
参考文献 125
彩图

《星辰轨迹：宇宙探索的秘密》 内容简介 浩瀚无垠的宇宙，自古以来便以其深邃与神秘吸引着人类的目光。我们仰望星空，试图解读那闪烁的星辰所蕴含的古老信息，渴望揭开宇宙演化的宏大叙事。 《星辰轨迹：宇宙探索的秘密》正是这样一本带领读者踏上一段穿越时空的壮丽旅程，深入探索宇宙奥秘的著作。本书并非直接呈现某些既定事实的汇编，而是邀请您一同参与到科学探索的发现过程之中，体验人类智慧如何一步步拨开宇宙的面纱，揭示其令人惊叹的本质。 本书将从人类早期对宇宙的朴素认知出发，追溯我们如何从地心说的束缚中解放出来，认识到自身在宇宙中的渺小与特殊。我们将一同回顾哥白尼、伽利略、开普普勒等先驱者如何通过锐利的观察和严谨的计算，构建起以太阳为中心的模型，为我们理解太阳系乃至更广阔宇宙奠定基础。本书将生动描绘望远镜技术如何从模糊的镜片演进为能够捕捉遥远星系微弱光芒的巨型设施，每一次技术的革新都意味着人类认知边界的拓展。 接着，我们将目光投向行星的运动规律。牛顿的万有引力定律如何将天体之间的相互作用统一在同一个数学框架下，使得预测行星的运行轨道成为可能。本书将详细阐述这些基本物理定律如何指导我们理解行星的形成、演化以及太阳系内部的动力学平衡。我们也将探索那些隐藏在行星表面之下的地质活动，了解不同行星与卫星所呈现出的独特地貌和大气特征，理解它们是如何在各自的轨道上经历漫长的岁月洗礼。 然而，宇宙的壮丽远不止于我们的太阳系。本书将引导读者跨越行星际空间，进入更加辽阔的星际领域。我们将深入了解恒星的生命周期，从炽热的星云中孕育，经历漫长的燃烧，直至最终的死亡，无论是壮丽的超新星爆发，还是悄无声息的白矮星或中子星的诞生。本书将深入浅出地解释恒星的光谱分析如何揭示它们的化学成分、温度和运动状态，如同天文学家的“指纹鉴定”。 更进一步，本书将带您一同探寻银河系，这个承载着我们太阳系的巨大星盘。我们将了解星系的结构，包括旋臂、核球和晕，以及其中数千亿颗恒星的分布。本书将描绘星系碰撞与合并的宏伟景象，解释这些宇宙尺度的事件如何塑造了星系的形态和演化。我们也将讨论暗物质和暗能量这两个“幽灵”般的存在，它们如何主导着宇宙的结构形成和加速膨胀，以及当前科学家们正在如何尝试探测和理解它们的本质。 本书的第三部分将聚焦于宇宙的起源与演化。我们将从宇宙大爆炸理论出发，追溯宇宙从一个极度炽热致密的奇点演化至今的漫长历程。本书将详述宇宙微波背景辐射作为大爆炸“余晖”的意义，以及它如何为我们提供了宇宙早期状态的关键线索。我们将一同探索元素合成的过程，理解从最简单的氢和氦，到构成我们身体乃至整个地球的更重元素的诞生。 本书还将深入探讨宇宙学中的一些前沿问题和未解之谜。例如，地平线问题、平坦性问题以及磁单极子问题，以及暴胀理论如何为解释这些问题提供了可能的解决方案。我们将探讨宇宙是否是无限的，以及其最终的命运——是继续膨胀下去，还是会迎来大收缩？本书还将简要介绍系外行星的发现，以及我们在寻找地外生命的可能性方面的最新进展，思考宇宙中是否存在其他与我们相似或截然不同的生命形式。 《星辰轨迹：宇宙探索的秘密》不仅是一本关于宇宙知识的普及读物，更是一本关于人类探索精神的赞歌。本书将通过生动形象的语言，丰富的历史故事和引人入胜的科学解释，激发读者对宇宙的无限好奇心。它将帮助您理解我们在宇宙中的位置，感受科学探索的魅力，并对我们赖以生存的这个蓝色星球产生更深沉的敬意。本书旨在让每一位读者都能感受到宇宙的宏伟，体验科学探索的乐趣，并从中获得对生命和宇宙更深刻的理解。这是一次面向每一个好奇心灵的邀请，一同在星辰的轨迹中，追寻宇宙最深层的秘密。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉就像经历了一场深度探索，那些原本在我脑海中模糊的概念，变得清晰而立体。作者以一种非常具象化的方式，将抽象的算法原理展现在读者面前。例如，在介绍SIFT特征时，作者不仅仅是列举了数学公式，更是用生动的图示模拟了尺度空间构建、关键点检测以及方向分配的过程，让我切实感受到了SIFT是如何“捕捉”到图像中的不变性特征的。而对于图像跟踪部分，作者对卡尔曼滤波和粒子滤波的讲解，让我彻底理解了它们在预测目标运动轨迹方面的作用，以及在面对噪声和不确定性时，它们是如何巧妙地权衡和更新状态的。书中的案例分析也十分到位，通过对具体场景的模拟，比如人脸跟踪、车辆检测，我能更直观地看到理论是如何转化为实际应用的。尤其是在处理目标被遮挡后重新出现的情况时，作者提出的几种恢复策略，让我看到了解决实际问题的智慧。这本书在理论深度和实践指导之间找到了一个绝佳的平衡点，让我既能掌握核心概念，又能将其应用于自己的项目中，这对于想要提升实际操作能力的我来说，简直是雪中送炭。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定经验的图像处理从业者，我一直寻求能够突破技术瓶颈的深度洞察，而这本书的某些章节恰好满足了我的需求。它没有停留在对现有算法的简单介绍，而是深入探讨了算法背后的数学原理和优化思路。例如，在讨论目标跟踪的鲁棒性时，作者对运动模型和观测模型之间的协同关系进行了非常精辟的分析，并提出了如何通过多传感器融合来提高跟踪精度的方法，这对于处理复杂动态场景下的目标跟踪非常有启发。书中对一些前沿研究方向的探讨，比如基于深度学习的端到端跟踪模型，以及如何利用注意力机制来提升目标识别的关注度，让我看到了未来发展的可能性。我尤其欣赏作者在分析算法的局限性时，能够提出建设性的改进建议，而不是仅仅指出问题。这本书在某些部分的讨论，让我有了一种“醍醐灌顶”的感觉，仿佛之前遇到的很多技术难题，现在有了新的解决思路。虽然有些章节可能需要一定的数学基础才能完全理解，但对于我而言，这正是它宝贵的价值所在——它能够真正地推动我在技术上更进一步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给我一种专业且引人入胜的感觉。简洁的配色和恰当的字体选择，无声地传递着一种严谨的学术氛围。封面上隐约可见的图像处理的抽象图形，更勾起了我对内容的好奇心。我一直对计算机视觉领域非常感兴趣，特别是如何让机器“看懂”并“记住”画面中的物体。市面上关于图像识别的书籍不少，但“目标图像的识别与跟踪”这个书名，直击了我一直以来在科研和学习中遇到的核心问题。我特别想了解它会如何阐述目标识别的基础理论，比如特征提取、模型选择、以及各种主流算法的原理和优劣。更让我期待的是“跟踪”部分，这不仅仅是识别出目标，更是要在连续的视频帧中持续地关注它、跟随它。这涉及到运动模型、匹配策略、以及如何处理遮挡、形变等复杂情况。我希望这本书能够提供清晰的逻辑框架，从浅入深地讲解这些内容，而不是堆砌枯燥的公式。这本书的书名也暗示了它可能涉及到一些前沿技术，比如深度学习在图像识别和跟踪中的应用，这正是我迫切想要学习和掌握的。总而言之，这本书的书名就足以让我产生强烈的购买欲望，并期待它能成为我深入理解计算机视觉领域的重要指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我这个刚刚接触图像识别领域的初学者来说，简直像一盏明灯。我之前尝试过阅读一些网络上的教程，但往往是碎片化的信息，缺乏系统性的梳理。而这本书的结构非常合理，从最基础的图像预处理和特征表示开始，一步步引导我理解如何构建一个有效的识别系统。作者并没有一开始就抛出复杂的深度学习模型，而是先详细介绍了传统图像处理方法，比如边缘检测、角点检测以及一些经典特征描述符，这让我能够理解现代方法是如何在这些基础上发展起来的。然后，在引入深度学习部分时，作者也非常注重概念的铺垫，比如卷积神经网络的基本原理、反向传播算法的直观解释，让我不会觉得过于晦涩难懂。尤其是书中对于不同网络架构的比较分析，比如AlexNet、VGG、ResNet等，让我了解了它们各自的特点和适用场景，这对于我选择合适的模型非常有帮助。更重要的是，书中还提到了数据集的构建、数据增强、以及模型评估等实践过程中非常重要的环节，这些细节往往是新手容易忽略但又至关重要的部分。这本书让我对图像识别和跟踪这个领域建立起了一个完整而扎实的认知框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是非常扎实的，内容详实，覆盖面广。从最初的像素级别操作，到复杂的深度学习模型，再到实际的应用场景，几乎涵盖了目标图像识别与跟踪领域的各个重要方面。我非常喜欢作者在讲解过程中穿插的“小贴士”和“注意事项”，这些经验性的总结往往比冗长的理论更能帮助我们避免在实践中走弯路。例如，在数据预处理部分，作者详细列举了不同噪声类型及其消除方法，并给出了在实际操作中选择哪种方法的建议。在模型训练方面，书中对损失函数的设计、优化器的选择以及学习率的调整等问题，都进行了细致的讲解，这对于调优模型性能至关重要。而且，这本书还探讨了模型的可解释性问题，这在一些对安全性要求较高的应用领域尤为重要。最后，书中对未来发展趋势的展望，让我对这个领域有了更长远的认识，也为我今后的学习和研究指明了方向。可以说，这是一本既能教我“做什么”，又能教我“怎么做”，甚至让我思考“为什么这么做”的书，非常值得反复研读。