目標圖像的識彆與跟蹤 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

吳青娥，張煥龍，薑利英 著

圖書標籤:

• 目標識彆
• 目標跟蹤
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 機器學習
• 深度學習
• 算法
• 圖像分析
• 視頻分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030545718

版次：1

商品編碼：12248198

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：148

字數：184000

正文語種：中文

內容簡介

分數階微積分及相關研究是近年來科研領域的研究熱點，該項研究不《目標圖像的識彆與跟蹤》內容主要包括目標識彆與跟蹤技術的研究現狀和基礎理論（第1章）、衛星目標定位方法（第2～4章）、目標識彆方法（第5，6章）和目標跟蹤方法（第7，8章），介紹瞭相關目標衛星定位、識彆和跟蹤的研究背景、挑戰性問題、解決理論、算法設計過程和應用場景分析等內容，並給齣瞭相應的實驗結果。

目錄

目錄
第1章 緒論 1
1.1 目標識彆與跟蹤技術簡介 1
1.1.1 國內外研究成果 1
1.1.2 國內研究機構 2
1.2 目標識彆與跟蹤技術的應用 3
1.3 目標識彆與跟蹤相關技術 7
1.3.1 運動目標檢測技術 8
1.3.2 運動目標識彆與跟蹤技術 9
1.4 圖像稀疏錶示理論 15
1.4.1 稀疏錶示模型 15
1.4.2 稀疏錶示的度量 16
1.4.3 稀疏錶示的優化算法 16
第2章 衛星軌道參數計算 19
2.1 引言 19
2.2 衛星軌道描述 20
2.3 坐標係變換 22
2.3.1 平移變換 22
2.3.2 正交變換 23
2.3.3 直角坐標與極坐標的轉換 24
2.4 導航定位方法 25
2.4.1 軌道計算 25
2.4.2 定位計算 32
2.5 仿真 34
2.6 小結 34
第3章 衛星導航定位算法 35
3.1 引言 35
3.2 導航定位算法的改進算法 35
3.2.1 對經典導航定位算法的改進 35
3.2.2 綫性化求解的導航算法改進 39
3.2.3 卡爾曼濾波的導航算法的改進 40
3.3 基於迭代的導航定位新算法 44
3.3.1 具體實施算法 44
3.3.2 算法的收斂性 46
3.3.3 仿真 46
3.3.4 迭代法的加速收斂討論 47
3.4 小結 48
第4章 基於衛星定位誤差的最優星座配置算法 49
4.1 引言 49
4.2 幾何精度指標 49
4.3 定位誤差的三維幾何分布 50
4.3.1 定位誤差協方差的計算 50
4.3.2 X與θ的關係 53
4.3.3 PDOP與仰角和方位角的關係 54
4.4 定位誤差及其四維幾何分布與選星 56
4.4.1 定位誤差及其GDOP 56
4.4.2 星座仰角和方位角對定位精度的影響 57
4.5 仿真和討論 58
4.5.1 仿真 58
4.5.2 一種新的選星算法 59
4.6 小結 60
第5章 基於模糊推理的目標識彆算法 61
5.1 引言 61
5.2 有序加權平均算子的基本知識 62
5.3 一種區間值模糊推理 63
5.3.1 推理方法介紹 63
5.3.2 實例分析 66
5.4 模糊推理方法在紋理目標識彆中的應用 67
5.5 小結 72
第6章 基於閾值的模糊目標識彆算法 73
6.1 引言 73
6.2 模糊信號的閾值處理方法 76
6.2.1 閾值降噪 77
6.2.2 閾值去噪仿真 78
6.2.3 權值調整模糊處理 80
6.3 目標識彆 80
6.3.1 目標特徵提取 80
6.3.2 分級的自動識彆方法 82
6.4 實驗及結果分析 83
6.5 小結 85
第7章 基於稀疏INMF的目標跟蹤算法 86
7.1 引言 86
7.2 非負矩陣分解相關理論 87
7.2.1 非負矩陣理論的發展 87
7.2.2 非負矩陣分解的目標函數 88
7.2.3 非負矩陣分解的優化求解方法 89
7.3 增量式非負矩陣分解理論 90
7.3.1 增量非負矩陣的目標函數 90
7.3.2 增量非負矩陣的更新規則 92
7.4 基於約束INMF的目標跟蹤算法 93
7.4.1 稀疏非負子空間外觀模型 93
7.4.2 外觀模型的優化求解策略 94
7.4.3 在綫目標跟蹤算法框架 95
7.5 試驗結果分析與比較 97
7.5.1 實驗結果定性分析 98
7.5.2 實驗結果定量分析 101
7.5.3 適用性討論 102
7.6 小結 102
第8章 基於多任務學習的目標跟蹤算法 104
8.1 引言 104
8.2 多任務學習基本理論 106
8.2.1 多任務學習的典型分類 107
8.2.2 多任務學習的典型算法模型 108
8.3 稀疏原型外觀模型理論 110
8.4 基於多任務稀疏原型的視頻跟蹤算法 111
8.4.1 多任務稀疏外觀模型 111
8.4.2 基於APG方法的最優化求解策略 112
8.4.3 基於多任務稀疏原型的跟蹤算法框架 114
8.5 試驗結果分析與比較 115
8.5.1 實驗結果定性分析 116
8.5.2 實驗結果定量分析 121
8.5.3 適用範圍 124
8.6 小結 124
參考文獻 125
彩圖

《星辰軌跡：宇宙探索的秘密》 內容簡介 浩瀚無垠的宇宙，自古以來便以其深邃與神秘吸引著人類的目光。我們仰望星空，試圖解讀那閃爍的星辰所蘊含的古老信息，渴望揭開宇宙演化的宏大敘事。 《星辰軌跡：宇宙探索的秘密》正是這樣一本帶領讀者踏上一段穿越時空的壯麗旅程，深入探索宇宙奧秘的著作。本書並非直接呈現某些既定事實的匯編，而是邀請您一同參與到科學探索的發現過程之中，體驗人類智慧如何一步步撥開宇宙的麵紗，揭示其令人驚嘆的本質。 本書將從人類早期對宇宙的樸素認知齣發，追溯我們如何從地心說的束縛中解放齣來，認識到自身在宇宙中的渺小與特殊。我們將一同迴顧哥白尼、伽利略、開普普勒等先驅者如何通過銳利的觀察和嚴謹的計算，構建起以太陽為中心的模型，為我們理解太陽係乃至更廣闊宇宙奠定基礎。本書將生動描繪望遠鏡技術如何從模糊的鏡片演進為能夠捕捉遙遠星係微弱光芒的巨型設施，每一次技術的革新都意味著人類認知邊界的拓展。 接著，我們將目光投嚮行星的運動規律。牛頓的萬有引力定律如何將天體之間的相互作用統一在同一個數學框架下，使得預測行星的運行軌道成為可能。本書將詳細闡述這些基本物理定律如何指導我們理解行星的形成、演化以及太陽係內部的動力學平衡。我們也將探索那些隱藏在行星錶麵之下的地質活動，瞭解不同行星與衛星所呈現齣的獨特地貌和大氣特徵，理解它們是如何在各自的軌道上經曆漫長的歲月洗禮。 然而，宇宙的壯麗遠不止於我們的太陽係。本書將引導讀者跨越行星際空間，進入更加遼闊的星際領域。我們將深入瞭解恒星的生命周期，從熾熱的星雲中孕育，經曆漫長的燃燒，直至最終的死亡，無論是壯麗的超新星爆發，還是悄無聲息的白矮星或中子星的誕生。本書將深入淺齣地解釋恒星的光譜分析如何揭示它們的化學成分、溫度和運動狀態，如同天文學傢的“指紋鑒定”。 更進一步，本書將帶您一同探尋銀河係，這個承載著我們太陽係的巨大星盤。我們將瞭解星係的結構，包括鏇臂、核球和暈，以及其中數韆億顆恒星的分布。本書將描繪星係碰撞與閤並的宏偉景象，解釋這些宇宙尺度的事件如何塑造瞭星係的形態和演化。我們也將討論暗物質和暗能量這兩個“幽靈”般的存在，它們如何主導著宇宙的結構形成和加速膨脹，以及當前科學傢們正在如何嘗試探測和理解它們的本質。 本書的第三部分將聚焦於宇宙的起源與演化。我們將從宇宙大爆炸理論齣發，追溯宇宙從一個極度熾熱緻密的奇點演化至今的漫長曆程。本書將詳述宇宙微波背景輻射作為大爆炸“餘暉”的意義，以及它如何為我們提供瞭宇宙早期狀態的關鍵綫索。我們將一同探索元素閤成的過程，理解從最簡單的氫和氦，到構成我們身體乃至整個地球的更重元素的誕生。 本書還將深入探討宇宙學中的一些前沿問題和未解之謎。例如，地平綫問題、平坦性問題以及磁單極子問題，以及暴脹理論如何為解釋這些問題提供瞭可能的解決方案。我們將探討宇宙是否是無限的，以及其最終的命運——是繼續膨脹下去，還是會迎來大收縮？本書還將簡要介紹係外行星的發現，以及我們在尋找地外生命的可能性方麵的最新進展，思考宇宙中是否存在其他與我們相似或截然不同的生命形式。 《星辰軌跡：宇宙探索的秘密》不僅是一本關於宇宙知識的普及讀物，更是一本關於人類探索精神的贊歌。本書將通過生動形象的語言，豐富的曆史故事和引人入勝的科學解釋，激發讀者對宇宙的無限好奇心。它將幫助您理解我們在宇宙中的位置，感受科學探索的魅力，並對我們賴以生存的這個藍色星球産生更深沉的敬意。本書旨在讓每一位讀者都能感受到宇宙的宏偉，體驗科學探索的樂趣，並從中獲得對生命和宇宙更深刻的理解。這是一次麵嚮每一個好奇心靈的邀請，一同在星辰的軌跡中，追尋宇宙最深層的秘密。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於我這個剛剛接觸圖像識彆領域的初學者來說，簡直像一盞明燈。我之前嘗試過閱讀一些網絡上的教程，但往往是碎片化的信息，缺乏係統性的梳理。而這本書的結構非常閤理，從最基礎的圖像預處理和特徵錶示開始，一步步引導我理解如何構建一個有效的識彆係統。作者並沒有一開始就拋齣復雜的深度學習模型，而是先詳細介紹瞭傳統圖像處理方法，比如邊緣檢測、角點檢測以及一些經典特徵描述符，這讓我能夠理解現代方法是如何在這些基礎上發展起來的。然後，在引入深度學習部分時，作者也非常注重概念的鋪墊，比如捲積神經網絡的基本原理、反嚮傳播算法的直觀解釋，讓我不會覺得過於晦澀難懂。尤其是書中對於不同網絡架構的比較分析，比如AlexNet、VGG、ResNet等，讓我瞭解瞭它們各自的特點和適用場景，這對於我選擇閤適的模型非常有幫助。更重要的是，書中還提到瞭數據集的構建、數據增強、以及模型評估等實踐過程中非常重要的環節，這些細節往往是新手容易忽略但又至關重要的部分。這本書讓我對圖像識彆和跟蹤這個領域建立起瞭一個完整而紮實的認知框架。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有一定經驗的圖像處理從業者，我一直尋求能夠突破技術瓶頸的深度洞察，而這本書的某些章節恰好滿足瞭我的需求。它沒有停留在對現有算法的簡單介紹，而是深入探討瞭算法背後的數學原理和優化思路。例如，在討論目標跟蹤的魯棒性時，作者對運動模型和觀測模型之間的協同關係進行瞭非常精闢的分析，並提齣瞭如何通過多傳感器融閤來提高跟蹤精度的方法，這對於處理復雜動態場景下的目標跟蹤非常有啓發。書中對一些前沿研究方嚮的探討，比如基於深度學習的端到端跟蹤模型，以及如何利用注意力機製來提升目標識彆的關注度，讓我看到瞭未來發展的可能性。我尤其欣賞作者在分析算法的局限性時，能夠提齣建設性的改進建議，而不是僅僅指齣問題。這本書在某些部分的討論，讓我有瞭一種“醍醐灌頂”的感覺，仿佛之前遇到的很多技術難題，現在有瞭新的解決思路。雖然有些章節可能需要一定的數學基礎纔能完全理解，但對於我而言，這正是它寶貴的價值所在——它能夠真正地推動我在技術上更進一步。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就給我一種專業且引人入勝的感覺。簡潔的配色和恰當的字體選擇，無聲地傳遞著一種嚴謹的學術氛圍。封麵上隱約可見的圖像處理的抽象圖形，更勾起瞭我對內容的好奇心。我一直對計算機視覺領域非常感興趣，特彆是如何讓機器“看懂”並“記住”畫麵中的物體。市麵上關於圖像識彆的書籍不少，但“目標圖像的識彆與跟蹤”這個書名，直擊瞭我一直以來在科研和學習中遇到的核心問題。我特彆想瞭解它會如何闡述目標識彆的基礎理論，比如特徵提取、模型選擇、以及各種主流算法的原理和優劣。更讓我期待的是“跟蹤”部分，這不僅僅是識彆齣目標，更是要在連續的視頻幀中持續地關注它、跟隨它。這涉及到運動模型、匹配策略、以及如何處理遮擋、形變等復雜情況。我希望這本書能夠提供清晰的邏輯框架，從淺入深地講解這些內容，而不是堆砌枯燥的公式。這本書的書名也暗示瞭它可能涉及到一些前沿技術，比如深度學習在圖像識彆和跟蹤中的應用，這正是我迫切想要學習和掌握的。總而言之，這本書的書名就足以讓我産生強烈的購買欲望，並期待它能成為我深入理解計算機視覺領域的重要指南。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺就像經曆瞭一場深度探索，那些原本在我腦海中模糊的概念，變得清晰而立體。作者以一種非常具象化的方式，將抽象的算法原理展現在讀者麵前。例如，在介紹SIFT特徵時，作者不僅僅是列舉瞭數學公式，更是用生動的圖示模擬瞭尺度空間構建、關鍵點檢測以及方嚮分配的過程，讓我切實感受到瞭SIFT是如何“捕捉”到圖像中的不變性特徵的。而對於圖像跟蹤部分，作者對卡爾曼濾波和粒子濾波的講解，讓我徹底理解瞭它們在預測目標運動軌跡方麵的作用，以及在麵對噪聲和不確定性時，它們是如何巧妙地權衡和更新狀態的。書中的案例分析也十分到位，通過對具體場景的模擬，比如人臉跟蹤、車輛檢測，我能更直觀地看到理論是如何轉化為實際應用的。尤其是在處理目標被遮擋後重新齣現的情況時，作者提齣的幾種恢復策略，讓我看到瞭解決實際問題的智慧。這本書在理論深度和實踐指導之間找到瞭一個絕佳的平衡點，讓我既能掌握核心概念，又能將其應用於自己的項目中，這對於想要提升實際操作能力的我來說，簡直是雪中送炭。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感覺是非常紮實的，內容詳實，覆蓋麵廣。從最初的像素級彆操作，到復雜的深度學習模型，再到實際的應用場景，幾乎涵蓋瞭目標圖像識彆與跟蹤領域的各個重要方麵。我非常喜歡作者在講解過程中穿插的“小貼士”和“注意事項”，這些經驗性的總結往往比冗長的理論更能幫助我們避免在實踐中走彎路。例如，在數據預處理部分，作者詳細列舉瞭不同噪聲類型及其消除方法，並給齣瞭在實際操作中選擇哪種方法的建議。在模型訓練方麵，書中對損失函數的設計、優化器的選擇以及學習率的調整等問題，都進行瞭細緻的講解，這對於調優模型性能至關重要。而且，這本書還探討瞭模型的可解釋性問題，這在一些對安全性要求較高的應用領域尤為重要。最後，書中對未來發展趨勢的展望，讓我對這個領域有瞭更長遠的認識，也為我今後的學習和研究指明瞭方嚮。可以說，這是一本既能教我“做什麼”，又能教我“怎麼做”，甚至讓我思考“為什麼這麼做”的書，非常值得反復研讀。