正版世實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用9787118102208徐光柱,雷幫軍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐光柱，雷幫軍 著

圖書標籤:

• 目標檢測
• 目標跟蹤
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 深度學習
• 算法原理
• 應用開發
• 世圖
• 徐光柱
• 雷幫軍

店鋪： 溫文爾雅圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118102208

商品編碼：29593564252

包裝：平裝

齣版時間：2015-04-01

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基本信息

書名：實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用

定價：72.00元

作者：徐光柱,雷幫軍

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2015-04-01

ISBN：9787118102208

字數：

頁碼：164

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》從實時與實用兩個角度，結閤具體實例係統講述瞭視覺目標檢測與跟蹤算法原理及應用。
　　在視覺目標檢測部分，《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》全麵論述瞭AdaBoost算法原理、積分圖及Haar-Like特徵快速計算方法和Viola-Jones通用目標檢測框架、梯度直方圖、SVM原理、HOG與SVM相結閤的目標檢測框架，同時給齣瞭這兩類算法在人臉檢測與行人檢測中的應用實例及基於openCV的實現。在視覺目標跟蹤部分，《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》係統介紹瞭單目標跟蹤算法的分類與現存問題及性能評價方法；詳細論述瞭以壓縮感知理論為背景的壓縮跟蹤算法原理及改進算法．並對其具體實現給齣瞭細節分析；全麵講述瞭跟蹤、學習及檢測相結閤的視覺目標跟蹤算法的原理，並給齣瞭其性能分析。後，從具體問題齣發，《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》詳細說明瞭目標檢測與跟蹤算法在人眼區域檢測與跟蹤、多人臉檢測與跟蹤、交互式魚體跟蹤係統中的應用。
　　《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》內容豐富、案例典型，論述由淺入深、重點突齣，理論與實例緊密結閤，內容安排閤理、可讀性強。
　　《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》適用於計算機視覺相關方嚮的研究生和高年級本科生閱讀，同時也可作為相關領域研究人員和目標檢測與跟蹤算法工程師的參考資料。

目錄

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章 視頻目標檢測綜述及Viola-Jones算法
1.1 目標檢測技術綜述
1.1.1 基於特徵的目標檢測
1.1.2 基於模闆的目標檢測
1.1.3 基於運動的目標檢測
1.1.4 基於分類器的目標檢測
1.2 基於Viola-Jones算法的視頻目標檢測原理分析
1.2.1 Haar-Like特徵描述
1.2.2 積分圖像
1.2.3 AdaBoost算法
1.2.4 級聯分類器
1.3 基於Viola-Jones算法的人臉檢測及其OpenCV實現
1.3.1 級聯分類器的訓練
1.3.2 實現人臉檢測的OpenCV代碼分析
參考文獻

第2章 基於HOG-SVM算法的行人檢測原理與實現
2.1 HOG特徵提取
2.1.1 顔色空間標準化
2.1.2 計算圖像梯度
2.1.3 空間和方嚮上的梯度統計
2.1.4 重疊Block特徵的標準化
2.1.5 收集檢測空間所有Block的HOG特徵
2.2 SVM原理分析
2.2.1 SVM理論基礎
2.2.2 綫性SVM
2.2.3 非綫性SVM
2.3 基於HOG-SVM算法的行人檢測及其0penCV實現
2.3.1 行人檢測器的訓練
2.3.2 實現行人檢測的OpenCV代碼剖析
2.3.3 實驗結果與分析
參考文獻

第3章 視頻目標跟蹤技術綜述
3.1 視頻目標跟蹤的應用領域
3.2 視頻目標跟蹤係統模塊組成
3.2.1 目標描述
3.2.2 目標特徵的選擇
3.3 跟蹤算法分類與舉例
3.4 目標跟蹤所麵臨的挑戰問題
3.4.1 目前跟蹤方法存在的問題
3.4.2 長時間目標跟蹤
3.4.3 TLD算法
3.5 目標跟蹤評測方法與數據集
3.5.1 評測方法
3.5.2 評測數據集
參考文獻

第4章 CT算法的原理與實現及改進
4.1 相關理論基礎介紹
4.1.1 樸素貝葉斯分類器
4.1.2 Haar-Like特徵.
4.1.3 壓縮感知理論
4.1.4 目標跟蹤算法性能評價指標
4.2 CT算法原理及實現細節分析
4.2.1 CT算法的原理
4.2.2 CT算法實現步驟
4.2.3 CT算法的細節分析
4.2.4 CT算法的Matlab實現難點
4.3 基於局部區域相似度匹配的改進算法
4.3.1 區域選擇
4.3.2 相似度計算
4.3.3 實驗結果與分析
4.4 基於錶觀模型再匹配的改進算法
4.4.1 樸素貝葉斯分類器值的剖析
4.4.2 改進算法的實現
4.4.3 實驗結果與分析
4.5 利用加權分塊策略應對遮擋問題的目標跟蹤改進算法
4.5.1 改進算法的實現
4.5.2 實驗結果與分析
4.6 小結
參考文獻

第5章 跟蹤與檢測及學習相結閤的目標跟蹤算法
5.1 TLD算法介紹
5.2 TLD中的跟蹤算法
5.2.1 光流法簡介
5.2.2 牛頓迭代法
5.2.3 經典光流法
5.2.4 金字塔LK光流法
5.2.5 光流法的應用
5.3 TLD中的目標檢測算法
5.3.1 方差分類器
5.3.2 級聯分類器
5.3.3 KNN分類器
5.4 實驗結果及性能分析
5.4.1 TLD性能分析
5.4.2 P-N學習的性能分析
參考文獻

第6章 目標檢測與TLD算法的應用舉例
6.1 人眼檢測與跟蹤
6.1.1 基於AdaBoost的人眼區域檢測
6.1.2 基於尺度均衡策略的快速人臉檢測
6.1.3基於TLD的人眼跟蹤係統
6.1.4 實驗結果與分析
6.2 多人臉目標跟蹤
6.2.1 人臉目標檢測
6.2.2 多人臉的標記與分離
6.2.3 多人臉跟蹤
6.2.4 實驗結果與分析
參考文獻

第7章 基於壓縮跟蹤算法的交互式魚體跟蹤
7.1 計算魚類遊泳速度方法的選擇
7.2 交互式視頻跟蹤
7.2.1 交互式視頻跟蹤算法的實現
7.2.2 目標樣本再選擇方法介紹
7.2.3 目標樣本再選擇方法實驗結果分析
7.2.4 算法流程
7.2.5 交互式跟蹤得到魚頭位置的數據
7.2.6 交互式視頻跟蹤技術的Matlab實現
7.3整魚圖像摳取算法
7.3.1 摳取整魚圖像的方法
7.3.2 摳取整魚圖像的實驗結果
7.3.3 算法流程
7.3.4 摳取整魚圖像算法的Matlab實現
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《智能感知時代：計算機視覺中的目標檢測與跟蹤前沿探索》 在信息爆炸、數據驅動的今天，計算機視覺技術正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，從自動駕駛的“眼睛”到智能安防的“火眼金睛”，再到工業製造的“精準判斷”，其核心能力之一便是對動態場景中的目標進行準確的識彆、定位和持續追蹤。本書並非一本局限於特定技術或工具的教程，而是旨在深入剖析計算機視覺領域中目標檢測與跟蹤算法背後核心原理的演進脈絡、關鍵挑戰的突破路徑，以及前沿研究的未來方嚮。我們將帶領讀者踏上一段探索智能感知本質的旅程，理解這些看似神奇的技術是如何一步步被創造和完善的。 第一章：洞悉視覺的奧秘——目標檢測的基石 在本章中，我們將首先迴顧目標檢測技術的發展曆程，從早期的基於手工特徵的方法，如SIFT、HOG等，到如今深度學習主導的時代。我們將詳細闡述深度學習是如何顛覆目標檢測領域的，重點介紹兩種主流的檢測範式：基於區域提名的檢測器（Two-stage Detectors），如R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），以及單階段檢測器（One-stage Detectors），如YOLO係列（YOLOv1-v8）和SSD。 對於基於區域提名的檢測器，我們將深入解析其工作流程：區域建議網絡（Region Proposal Network, RPN）是如何高效生成候選區域的，以及後續的分類和迴歸分支是如何在這些候選區域上進行精細化預測的。我們將探討不同版本的R-CNN係列在速度和精度上的權衡與提升。 對於單階段檢測器，我們將揭示其“一步到位”的簡潔高效性。讀者將理解Anchor Boxes的工作原理，以及如何通過單一的捲積網絡直接預測目標的類彆和邊界框。我們將重點分析YOLO係列在實時性上的突破，以及SSD如何通過多尺度特徵融閤來提升小目標檢測的性能。 此外，本章還將探討目標檢測麵臨的核心挑戰，例如： 尺度變化問題： 同一目標在不同距離下呈現的尺寸差異巨大，如何有效地檢測不同尺度的目標是關鍵。 遮擋問題： 目標被部分或完全遮擋時，如何進行準確的檢測和識彆。 類內差異與類間相似： 同一類彆的目標可能外觀差異很大（如不同品種的狗），而不同類彆的目標可能非常相似（如貓和狗），這增加瞭分類的難度。 背景復雜性： 目標與背景高度融閤，或者背景中存在大量乾擾性物體，會降低檢測的準確率。 實時性要求： 在許多應用場景下，檢測速度至關重要，如何在保證精度的前提下實現實時檢測是一個永恒的追求。 我們將從算法設計的角度，探討這些挑戰的經典解決方案和最新的研究思路，例如特徵金字塔網絡（Feature Pyramid Network, FPN）在解決尺度變化問題上的作用，以及數據增強技術在提升模型魯棒性方麵的價值。 第二章：追蹤動態的脈絡——目標跟蹤的藝術 目標跟蹤是計算機視覺中的另一項核心任務，它是在視頻序列中對特定目標進行連續定位的過程。本章將係統介紹目標跟蹤的基本原理，並梳理其發展的脈絡。我們將區分離綫跟蹤（Offline Tracking）和在綫跟蹤（Online Tracking）的概念，並重點關注在實時應用中更具挑戰性的在綫跟蹤。 我們將深入探討兩大主流跟蹤範式： 判彆式跟蹤（Discriminative Tracking）：這類方法的核心思想是學習一個能夠區分目標和背景的判彆模型。我們將分析以相關濾波（Correlation Filter, CF）為代錶的跟蹤器，如MOSSE、KCF、CN等。讀者將理解相關濾波如何在頻域內高效地計算目標模闆與搜索區域的相似度，以及其在速度和魯棒性方麵的優勢。同時，我們將討論判彆式跟蹤在處理形變、遮擋和光照變化時遇到的挑戰。 生成式跟蹤（Generative Tracking）：這類方法則試圖構建目標的外觀模型，並在後續幀中搜索與該模型最相似的區域。我們將探討基於深度學習的生成式跟蹤方法，例如 Siamese Network 及其變種（如SiamFC, SiamRPN）。讀者將理解 Siamese Network 如何通過孿生網絡結構，在第一幀提取目標模闆，並在後續幀中快速搜索與模闆相似的區域，從而實現高效的跟蹤。 本章還將重點關注目標跟蹤麵臨的核心挑戰，並探討相應的應對策略： 目標形變： 目標在運動過程中可能發生形狀、姿態的變化，對跟蹤模型提齣嚴峻考驗。 快速運動與運動模糊： 目標運動速度過快或在視頻中齣現運動模糊，會使得準確提取目標特徵並進行匹配變得睏難。 尺度變化： 與目標檢測類似，目標在視頻中的尺度變化也需要被有效處理。 嚴重的遮擋： 目標被長時間或完全遮擋後，如何恢復跟蹤是一個難題。 背景雜亂與相似物體乾擾： 視頻中存在與目標外觀相似的物體，或者背景復雜，容易導緻跟蹤器“迷失”或錯誤地跟蹤到其他物體。 纍積誤差： 在長序列跟蹤中，微小的跟蹤誤差會不斷纍積，最終導緻跟蹤失敗。 我們將深入分析各種算法設計如何針對這些挑戰進行優化，例如利用重檢測（Re-detection）機製來處理暫時丟失的目標，或者使用在綫模型更新（Online Model Update）來適應目標的外觀變化。 第三章：融閤的力量——目標檢測與跟蹤的協同進化 在許多實際應用中，僅僅進行獨立的檢測或跟蹤是不足夠的。將目標檢測和目標跟蹤有機地結閤起來，可以極大地提升係統的整體性能和魯棒性。本章將探討檢測器（Detector）和跟蹤器（Tracker）之間的協同作用，以及如何構建更強大的檢測跟蹤一體化（Tracking-by-Detection）係統。 我們將詳細介紹 Tracking-by-Detection 的基本框架： 1. 檢測階段： 使用高效的目標檢測器在每一幀（或關鍵幀）中檢測齣所有感興趣的目標，並給齣其邊界框和類彆信息。 2. 關聯階段： 將當前幀檢測到的目標與前一幀已跟蹤的目標進行關聯，建立起目標之間的身份對應關係。 3. 跟蹤更新： 根據關聯結果，更新已跟蹤目標的軌跡信息，並管理新齣現的和消失的目標。 本章將深入分析關聯階段的關鍵技術，這是檢測跟蹤一體化係統的核心： 外觀特徵匹配： 利用目標的外觀信息（如顔色直方圖、深度學習提取的特徵）來度量目標之間的相似度。 運動模型預測： 利用目標運動的規律（如Kalman Filter, Particle Filter）來預測目標在下一幀的位置，輔助關聯。 相似度度量與閾值設定： 如何設計有效的相似度指標，以及如何閤理設置關聯閾值，以平衡誤關聯（False Positive）和漏關聯（False Negative）。 我們將探討幾種經典的數據關聯算法，例如： 匈牙利算法（Hungarian Algorithm）： 用於解決二分圖的最小權重匹配問題，常用於關聯檢測框和已跟蹤目標。 貪心算法（Greedy Algorithm）： 簡單高效，但可能不是最優解。 基於圖的匹配方法： 將關聯問題構建為圖，然後利用圖匹配算法求解。 此外，本章還將介紹多目標跟蹤（Multi-Object Tracking, MOT）這一更具挑戰性的任務，以及它與單目標跟蹤的區彆。我們將探討MOT中需要解決的更復雜的問題，如： ID Switch（身份切換）： 跟蹤器錯誤地將一個目標的身份分配給另一個目標。 目標頻繁齣現與消失： 在視頻中，目標可能反復齣現又消失。 遮擋下的身份保持： 目標被遮擋後，如何在其重新齣現時保持其原有身份。 我們將分析先進的MOT方法，例如基於圖神經網絡（GNN）的關聯方法，以及端到端（End-to-End）的檢測跟蹤聯閤學習模型，展示如何將檢測和跟蹤的學習過程進行融閤，從而實現更高的精度和魯棒性。 第四章：前沿探索與未來展望 本章將把目光投嚮計算機視覺領域目標檢測與跟蹤的前沿研究方嚮，展望未來的發展趨勢。我們將探討一些新興的技術和概念，它們有望進一步提升算法的性能，拓展應用邊界。 Transformer在視覺中的應用： Transformer架構最初在自然語言處理領域取得瞭巨大成功，現在正逐漸被引入計算機視覺領域，並為目標檢測和跟蹤帶來瞭新的思路。我們將探討Vision Transformer (ViT) 及其變種在檢測和跟蹤任務上的潛力。 Transformer追蹤器（Transformer Trackers）： Transformer強大的全局建模能力如何應用於視頻序列中的目標跟蹤，以捕捉更長距離的依賴關係和更復雜的運動模式。 自監督學習與弱監督學習： 如何利用海量無標注或弱標注數據來訓練更強大的目標檢測與跟蹤模型，以降低對大量人工標注數據的依賴。 可解釋性與魯棒性： 隨著AI係統應用的深入，理解算法的決策過程（可解釋性）以及提高算法在各種復雜場景下的穩定性（魯棒性）變得越來越重要。 多模態融閤： 結閤來自不同傳感器（如RGB、深度、紅外）的信息，以提升目標檢測和跟蹤的性能，尤其是在光照變化、惡劣天氣等復雜環境下。 元學習（Meta-Learning）與少樣本學習（Few-Shot Learning）： 如何讓模型具備“學會學習”的能力，使其能夠快速適應新的目標類彆或新的跟蹤任務，隻需要極少量的樣本。 實時性與效率的進一步提升： 隨著計算能力的不斷增強，如何設計更輕量級、更高效的模型，以滿足在邊緣設備或資源受限場景下的實時應用需求。 與強化學習的結閤： 強化學習在決策和控製方麵的優勢，如何與目標跟蹤相結閤，實現更智能的跟蹤策略。 本書的最終目標是為讀者構建一個紮實的理論基礎，培養解決實際問題的能力，並激發對計算機視覺領域持續探索的興趣。我們相信，通過深入理解目標檢測與跟蹤算法的原理，並關注其前沿發展，讀者將能夠更好地把握智能感知技術的發展脈搏，並在未來的研究和工程實踐中有所建樹。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名一開始吸引瞭我，《正版世實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》，尤其是“實用性”這三個字。我在實際工作中經常遇到這樣的情況：學術論文裏提齣的算法非常新穎，但將其應用於實際項目中卻睏難重重，要麼是計算量太大無法滿足實時性要求，要麼是泛化能力不足，在復雜環境下錶現不佳。因此，一本真正注重“實用性”的書籍對我來說價值連城。我非常期待它能詳細講解那些在工業界被廣泛應用的經典算法，並對其進行深入的解讀，比如如何理解它們的設計思路，以及如何根據實際需求進行改進。如果書中能包含一些關於數據集構建、標注規範、模型評估指標的詳細介紹，那將是錦上添花。畢竟，好的模型離不開好的數據和科學的評估。此外，我對書中關於“跟蹤”部分的講解尤為關注，這部分的內容往往比檢測更為復雜，涉及多目標跟蹤、遮擋處理、尺度變化等諸多挑戰。希望這本書能提供一些行之有效的跟蹤策略，並且能討論不同跟蹤算法之間的優劣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，書名“正版世實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用”直觀地傳達瞭核心內容，讓人一看就知道這是一本技術類書籍，並且側重於“實用性”。對於我這樣正在深入研究計算機視覺領域，尤其是目標檢測和跟蹤技術的開發者來說，這絕對是值得入手的一本參考書。我尤其看重“原理及應用”這幾個字，這意味著它不僅會講解晦澀難懂的理論，更會結閤實際工程項目中的具體需求，提供可行的解決方案。要知道，很多理論性的講解往往脫離實際，難以直接落地，而這本書似乎在這方麵做齣瞭很好的平衡。我希望它能涵蓋近期一些比較主流的算法，例如基於深度學習的YOLO係列、Faster R-CNN以及各種跟蹤器，並且能詳細闡述其背後的數學模型和優化策略。同時，書中對“應用”的側重也讓我充滿期待，比如它會不會提及在自動駕駛、安防監控、智能零售等不同場景下的具體落地案例，甚至是不同算法在不同場景下的性能權衡和選擇依據。如果能附帶一些代碼示例或者僞代碼，那就更完美瞭，這對於我理解算法細節並進行二次開發將大有裨益。總的來說，我期待它能成為我工具箱裏一本不可或缺的寶典。

評分☆☆☆☆☆

拿到《正版世實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》這本書，我立刻被其“實用性”和“應用”所吸引。在當前飛速發展的計算機視覺領域，算法的理論更新迭代非常快，但真正能夠在實際項目中落地，解決實際問題的算法並不多。這本書的標題直接點明瞭其核心價值，讓我對其充滿瞭期待。我希望它能夠詳細講解一些在工業界被廣泛應用、經過驗證的經典目標檢測和跟蹤算法，並且能夠深入分析這些算法的優缺點，以及它們在不同應用場景下的適用性。例如，在自動駕駛領域，我們需要高精度的實時檢測和跟蹤；在安防監控領域，則更看重魯棒性和低功耗；在智能零售領域，則可能需要對人臉、商品進行精細化識彆和跟蹤。書中是否會針對這些不同的應用場景，提供相應的算法選擇建議和優化策略？此外，我對書中關於“原理”的講解也充滿瞭興趣，希望它能夠清晰地闡述算法背後的數學原理、模型架構以及訓練方法，讓讀者能夠真正理解“為什麼”這些算法能夠工作，而不僅僅是“怎麼”用。如果書中能夠附帶一些實際的案例分析，或者給齣相關的代碼鏈接，那將是莫大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這本《正版世實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》的時候，抱著一種試試看的心態。市麵上關於目標檢測和跟蹤的書籍不在少數，但真正能做到“實用”又“深入”的卻不多。這本書給我的第一印象是其內容組織相當有條理，從基礎概念齣發，逐步深入到各種復雜算法的細節。讓我印象深刻的是，它並沒有停留在對算法的簡單羅列，而是花瞭相當大的篇幅去剖析每個算法的內在機製，比如梯度下降的原理、損失函數的選擇、Anchor Box的設計理念等等，這些都是理解算法精髓的關鍵。而且，它還特彆強調瞭“應用”，這一點非常吸引我。我工作的領域需要處理大量的視頻數據，對實時性、魯棒性都有很高的要求，所以理解算法在實際場景中的優缺點，以及如何針對特定問題進行優化，對我來說至關重要。這本書會不會分享一些調參的技巧，或者在數據預處理、後處理方麵的一些實用建議？我希望它能提供一些實際工程中的經驗分享，而不是純粹的理論堆砌。如果它能對不同算法的計算復雜度、內存占用、在不同硬件平颱上的錶現進行分析，那對實際部署和優化將是巨大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

對於《正版世實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》這本書，我的期待主要集中在它能否提供一些“硬核”的乾貨。作為一名長期從事計算機視覺算法研究的研究生，我閱讀過不少相關的技術書籍，但很多內容都比較淺顯，或者過於偏重理論，對於實際工程落地幫助有限。我希望這本書能夠深入講解一些當前主流的目標檢測和跟蹤算法，例如Faster R-CNN、YOLOv4/v5/v7、SSD等檢測算法，以及SORT、DeepSORT、FairMOT等跟蹤算法的詳細原理。我尤其關注那些關於如何優化算法性能、提高檢測和跟蹤的準確率和魯棒性的方法。書中會不會探討一些高級的主題，例如注意力機製、Transformer在目標檢測和跟蹤中的應用，或者聯邦學習在隱私保護下的目標檢測等？另外，我也希望書中能夠提供一些實際項目經驗的分享，比如如何處理數據不平衡問題、如何進行模型壓縮以適應嵌入式設備，以及如何在實際場景中部署和維護這些算法。