正版世实用性目标检测与跟踪算法原理及应用9787118102208徐光柱,雷帮军 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐光柱，雷帮军 著

图书标签:

• 目标检测
• 目标跟踪
• 计算机视觉
• 图像处理
• 深度学习
• 算法原理
• 应用开发
• 世图
• 徐光柱
• 雷帮军

店铺： 温文尔雅图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102208

商品编码：29593564252

包装：平装

出版时间：2015-04-01

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基本信息

书名：实用性目标检测与跟踪算法原理及应用

定价：72.00元

作者：徐光柱,雷帮军

出版社：国防工业出版社

出版日期：2015-04-01

ISBN：9787118102208

字数：

页码：164

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《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。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

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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 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

作者介绍

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文摘

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序言

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《智能感知时代：计算机视觉中的目标检测与跟踪前沿探索》 在信息爆炸、数据驱动的今天，计算机视觉技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，从自动驾驶的“眼睛”到智能安防的“火眼金睛”，再到工业制造的“精准判断”，其核心能力之一便是对动态场景中的目标进行准确的识别、定位和持续追踪。本书并非一本局限于特定技术或工具的教程，而是旨在深入剖析计算机视觉领域中目标检测与跟踪算法背后核心原理的演进脉络、关键挑战的突破路径，以及前沿研究的未来方向。我们将带领读者踏上一段探索智能感知本质的旅程，理解这些看似神奇的技术是如何一步步被创造和完善的。 第一章：洞悉视觉的奥秘——目标检测的基石 在本章中，我们将首先回顾目标检测技术的发展历程，从早期的基于手工特征的方法，如SIFT、HOG等，到如今深度学习主导的时代。我们将详细阐述深度学习是如何颠覆目标检测领域的，重点介绍两种主流的检测范式：基于区域提名的检测器（Two-stage Detectors），如R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），以及单阶段检测器（One-stage Detectors），如YOLO系列（YOLOv1-v8）和SSD。 对于基于区域提名的检测器，我们将深入解析其工作流程：区域建议网络（Region Proposal Network, RPN）是如何高效生成候选区域的，以及后续的分类和回归分支是如何在这些候选区域上进行精细化预测的。我们将探讨不同版本的R-CNN系列在速度和精度上的权衡与提升。 对于单阶段检测器，我们将揭示其“一步到位”的简洁高效性。读者将理解Anchor Boxes的工作原理，以及如何通过单一的卷积网络直接预测目标的类别和边界框。我们将重点分析YOLO系列在实时性上的突破，以及SSD如何通过多尺度特征融合来提升小目标检测的性能。 此外，本章还将探讨目标检测面临的核心挑战，例如： 尺度变化问题： 同一目标在不同距离下呈现的尺寸差异巨大，如何有效地检测不同尺度的目标是关键。 遮挡问题： 目标被部分或完全遮挡时，如何进行准确的检测和识别。 类内差异与类间相似： 同一类别的目标可能外观差异很大（如不同品种的狗），而不同类别的目标可能非常相似（如猫和狗），这增加了分类的难度。 背景复杂性： 目标与背景高度融合，或者背景中存在大量干扰性物体，会降低检测的准确率。 实时性要求： 在许多应用场景下，检测速度至关重要，如何在保证精度的前提下实现实时检测是一个永恒的追求。 我们将从算法设计的角度，探讨这些挑战的经典解决方案和最新的研究思路，例如特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）在解决尺度变化问题上的作用，以及数据增强技术在提升模型鲁棒性方面的价值。 第二章：追踪动态的脉络——目标跟踪的艺术 目标跟踪是计算机视觉中的另一项核心任务，它是在视频序列中对特定目标进行连续定位的过程。本章将系统介绍目标跟踪的基本原理，并梳理其发展的脉络。我们将区分离线跟踪（Offline Tracking）和在线跟踪（Online Tracking）的概念，并重点关注在实时应用中更具挑战性的在线跟踪。 我们将深入探讨两大主流跟踪范式： 判别式跟踪（Discriminative Tracking）：这类方法的核心思想是学习一个能够区分目标和背景的判别模型。我们将分析以相关滤波（Correlation Filter, CF）为代表的跟踪器，如MOSSE、KCF、CN等。读者将理解相关滤波如何在频域内高效地计算目标模板与搜索区域的相似度，以及其在速度和鲁棒性方面的优势。同时，我们将讨论判别式跟踪在处理形变、遮挡和光照变化时遇到的挑战。 生成式跟踪（Generative Tracking）：这类方法则试图构建目标的外观模型，并在后续帧中搜索与该模型最相似的区域。我们将探讨基于深度学习的生成式跟踪方法，例如 Siamese Network 及其变种（如SiamFC, SiamRPN）。读者将理解 Siamese Network 如何通过孪生网络结构，在第一帧提取目标模板，并在后续帧中快速搜索与模板相似的区域，从而实现高效的跟踪。 本章还将重点关注目标跟踪面临的核心挑战，并探讨相应的应对策略： 目标形变： 目标在运动过程中可能发生形状、姿态的变化，对跟踪模型提出严峻考验。 快速运动与运动模糊： 目标运动速度过快或在视频中出现运动模糊，会使得准确提取目标特征并进行匹配变得困难。 尺度变化： 与目标检测类似，目标在视频中的尺度变化也需要被有效处理。 严重的遮挡： 目标被长时间或完全遮挡后，如何恢复跟踪是一个难题。 背景杂乱与相似物体干扰： 视频中存在与目标外观相似的物体，或者背景复杂，容易导致跟踪器“迷失”或错误地跟踪到其他物体。 累积误差： 在长序列跟踪中，微小的跟踪误差会不断累积，最终导致跟踪失败。 我们将深入分析各种算法设计如何针对这些挑战进行优化，例如利用重检测（Re-detection）机制来处理暂时丢失的目标，或者使用在线模型更新（Online Model Update）来适应目标的外观变化。 第三章：融合的力量——目标检测与跟踪的协同进化 在许多实际应用中，仅仅进行独立的检测或跟踪是不足够的。将目标检测和目标跟踪有机地结合起来，可以极大地提升系统的整体性能和鲁棒性。本章将探讨检测器（Detector）和跟踪器（Tracker）之间的协同作用，以及如何构建更强大的检测跟踪一体化（Tracking-by-Detection）系统。 我们将详细介绍 Tracking-by-Detection 的基本框架： 1. 检测阶段： 使用高效的目标检测器在每一帧（或关键帧）中检测出所有感兴趣的目标，并给出其边界框和类别信息。 2. 关联阶段： 将当前帧检测到的目标与前一帧已跟踪的目标进行关联，建立起目标之间的身份对应关系。 3. 跟踪更新： 根据关联结果，更新已跟踪目标的轨迹信息，并管理新出现的和消失的目标。 本章将深入分析关联阶段的关键技术，这是检测跟踪一体化系统的核心： 外观特征匹配： 利用目标的外观信息（如颜色直方图、深度学习提取的特征）来度量目标之间的相似度。 运动模型预测： 利用目标运动的规律（如Kalman Filter, Particle Filter）来预测目标在下一帧的位置，辅助关联。 相似度度量与阈值设定： 如何设计有效的相似度指标，以及如何合理设置关联阈值，以平衡误关联（False Positive）和漏关联（False Negative）。 我们将探讨几种经典的数据关联算法，例如： 匈牙利算法（Hungarian Algorithm）： 用于解决二分图的最小权重匹配问题，常用于关联检测框和已跟踪目标。 贪心算法（Greedy Algorithm）： 简单高效，但可能不是最优解。 基于图的匹配方法： 将关联问题构建为图，然后利用图匹配算法求解。 此外，本章还将介绍多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）这一更具挑战性的任务，以及它与单目标跟踪的区别。我们将探讨MOT中需要解决的更复杂的问题，如： ID Switch（身份切换）： 跟踪器错误地将一个目标的身份分配给另一个目标。 目标频繁出现与消失： 在视频中，目标可能反复出现又消失。 遮挡下的身份保持： 目标被遮挡后，如何在其重新出现时保持其原有身份。 我们将分析先进的MOT方法，例如基于图神经网络（GNN）的关联方法，以及端到端（End-to-End）的检测跟踪联合学习模型，展示如何将检测和跟踪的学习过程进行融合，从而实现更高的精度和鲁棒性。 第四章：前沿探索与未来展望 本章将把目光投向计算机视觉领域目标检测与跟踪的前沿研究方向，展望未来的发展趋势。我们将探讨一些新兴的技术和概念，它们有望进一步提升算法的性能，拓展应用边界。 Transformer在视觉中的应用： Transformer架构最初在自然语言处理领域取得了巨大成功，现在正逐渐被引入计算机视觉领域，并为目标检测和跟踪带来了新的思路。我们将探讨Vision Transformer (ViT) 及其变种在检测和跟踪任务上的潜力。 Transformer追踪器（Transformer Trackers）： Transformer强大的全局建模能力如何应用于视频序列中的目标跟踪，以捕捉更长距离的依赖关系和更复杂的运动模式。 自监督学习与弱监督学习： 如何利用海量无标注或弱标注数据来训练更强大的目标检测与跟踪模型，以降低对大量人工标注数据的依赖。 可解释性与鲁棒性： 随着AI系统应用的深入，理解算法的决策过程（可解释性）以及提高算法在各种复杂场景下的稳定性（鲁棒性）变得越来越重要。 多模态融合： 结合来自不同传感器（如RGB、深度、红外）的信息，以提升目标检测和跟踪的性能，尤其是在光照变化、恶劣天气等复杂环境下。 元学习（Meta-Learning）与少样本学习（Few-Shot Learning）： 如何让模型具备“学会学习”的能力，使其能够快速适应新的目标类别或新的跟踪任务，只需要极少量的样本。 实时性与效率的进一步提升： 随着计算能力的不断增强，如何设计更轻量级、更高效的模型，以满足在边缘设备或资源受限场景下的实时应用需求。 与强化学习的结合： 强化学习在决策和控制方面的优势，如何与目标跟踪相结合，实现更智能的跟踪策略。 本书的最终目标是为读者构建一个扎实的理论基础，培养解决实际问题的能力，并激发对计算机视觉领域持续探索的兴趣。我们相信，通过深入理解目标检测与跟踪算法的原理，并关注其前沿发展，读者将能够更好地把握智能感知技术的发展脉搏，并在未来的研究和工程实践中有所建树。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名一开始吸引了我，《正版世实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》，尤其是“实用性”这三个字。我在实际工作中经常遇到这样的情况：学术论文里提出的算法非常新颖，但将其应用于实际项目中却困难重重，要么是计算量太大无法满足实时性要求，要么是泛化能力不足，在复杂环境下表现不佳。因此，一本真正注重“实用性”的书籍对我来说价值连城。我非常期待它能详细讲解那些在工业界被广泛应用的经典算法，并对其进行深入的解读，比如如何理解它们的设计思路，以及如何根据实际需求进行改进。如果书中能包含一些关于数据集构建、标注规范、模型评估指标的详细介绍，那将是锦上添花。毕竟，好的模型离不开好的数据和科学的评估。此外，我对书中关于“跟踪”部分的讲解尤为关注，这部分的内容往往比检测更为复杂，涉及多目标跟踪、遮挡处理、尺度变化等诸多挑战。希望这本书能提供一些行之有效的跟踪策略，并且能讨论不同跟踪算法之间的优劣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，书名“正版世实用性目标检测与跟踪算法原理及应用”直观地传达了核心内容，让人一看就知道这是一本技术类书籍，并且侧重于“实用性”。对于我这样正在深入研究计算机视觉领域，尤其是目标检测和跟踪技术的开发者来说，这绝对是值得入手的一本参考书。我尤其看重“原理及应用”这几个字，这意味着它不仅会讲解晦涩难懂的理论，更会结合实际工程项目中的具体需求，提供可行的解决方案。要知道，很多理论性的讲解往往脱离实际，难以直接落地，而这本书似乎在这方面做出了很好的平衡。我希望它能涵盖近期一些比较主流的算法，例如基于深度学习的YOLO系列、Faster R-CNN以及各种跟踪器，并且能详细阐述其背后的数学模型和优化策略。同时，书中对“应用”的侧重也让我充满期待，比如它会不会提及在自动驾驶、安防监控、智能零售等不同场景下的具体落地案例，甚至是不同算法在不同场景下的性能权衡和选择依据。如果能附带一些代码示例或者伪代码，那就更完美了，这对于我理解算法细节并进行二次开发将大有裨益。总的来说，我期待它能成为我工具箱里一本不可或缺的宝典。

评分☆☆☆☆☆

对于《正版世实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》这本书，我的期待主要集中在它能否提供一些“硬核”的干货。作为一名长期从事计算机视觉算法研究的研究生，我阅读过不少相关的技术书籍，但很多内容都比较浅显，或者过于偏重理论，对于实际工程落地帮助有限。我希望这本书能够深入讲解一些当前主流的目标检测和跟踪算法，例如Faster R-CNN、YOLOv4/v5/v7、SSD等检测算法，以及SORT、DeepSORT、FairMOT等跟踪算法的详细原理。我尤其关注那些关于如何优化算法性能、提高检测和跟踪的准确率和鲁棒性的方法。书中会不会探讨一些高级的主题，例如注意力机制、Transformer在目标检测和跟踪中的应用，或者联邦学习在隐私保护下的目标检测等？另外，我也希望书中能够提供一些实际项目经验的分享，比如如何处理数据不平衡问题、如何进行模型压缩以适应嵌入式设备，以及如何在实际场景中部署和维护这些算法。

评分☆☆☆☆☆

拿到《正版世实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》这本书，我立刻被其“实用性”和“应用”所吸引。在当前飞速发展的计算机视觉领域，算法的理论更新迭代非常快，但真正能够在实际项目中落地，解决实际问题的算法并不多。这本书的标题直接点明了其核心价值，让我对其充满了期待。我希望它能够详细讲解一些在工业界被广泛应用、经过验证的经典目标检测和跟踪算法，并且能够深入分析这些算法的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性。例如，在自动驾驶领域，我们需要高精度的实时检测和跟踪；在安防监控领域，则更看重鲁棒性和低功耗；在智能零售领域，则可能需要对人脸、商品进行精细化识别和跟踪。书中是否会针对这些不同的应用场景，提供相应的算法选择建议和优化策略？此外，我对书中关于“原理”的讲解也充满了兴趣，希望它能够清晰地阐述算法背后的数学原理、模型架构以及训练方法，让读者能够真正理解“为什么”这些算法能够工作，而不仅仅是“怎么”用。如果书中能够附带一些实际的案例分析，或者给出相关的代码链接，那将是莫大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到这本《正版世实用性目标检测与跟踪算法原理及应用》的时候，抱着一种试试看的心态。市面上关于目标检测和跟踪的书籍不在少数，但真正能做到“实用”又“深入”的却不多。这本书给我的第一印象是其内容组织相当有条理，从基础概念出发，逐步深入到各种复杂算法的细节。让我印象深刻的是，它并没有停留在对算法的简单罗列，而是花了相当大的篇幅去剖析每个算法的内在机制，比如梯度下降的原理、损失函数的选择、Anchor Box的设计理念等等，这些都是理解算法精髓的关键。而且，它还特别强调了“应用”，这一点非常吸引我。我工作的领域需要处理大量的视频数据，对实时性、鲁棒性都有很高的要求，所以理解算法在实际场景中的优缺点，以及如何针对特定问题进行优化，对我来说至关重要。这本书会不会分享一些调参的技巧，或者在数据预处理、后处理方面的一些实用建议？我希望它能提供一些实际工程中的经验分享，而不是纯粹的理论堆砌。如果它能对不同算法的计算复杂度、内存占用、在不同硬件平台上的表现进行分析，那对实际部署和优化将是巨大的帮助。