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徐光柱 著

图书标签:

• 目标检测
• 目标跟踪
• 计算机视觉
• 深度学习
• 算法
• 图像处理
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• OpenCV
• 实时性
• 应用

店铺： 广影图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102208

商品编码：29705757888

包装：平装

出版时间：2015-06-18

基本信息

书名:实用性目标检测与跟踪算法原理与应用

定价：72.00元

售价：49.0元,便宜23.0元,折扣68

作者:徐光柱

出版社：国防工业出版社

出版日期：2015-06-18

ISBN：9787118102208

字数：

页码：164

版次：1

装帧：平装

开本：16

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

徐光柱、雷帮军著的《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，本书全面论述了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，本书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，本书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。

本书内容丰富、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。

本书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

作者介绍

文摘

序言

《机器学习基础与实践：核心概念、模型构建与案例分析》 内容简介： 本书是一本面向广大学习者和从业者的机器学习入门与进阶指南。在人工智能浪潮席卷全球的今天，机器学习作为其核心驱动力，其重要性不言而喻。然而，许多学习者在面对海量的理论知识和琳琅满目的算法时，常常感到无从下手，难以构建起系统性的认知框架。本书旨在弥合这一差距，以清晰易懂的语言、循序渐进的逻辑，带领读者深入理解机器学习的本质，掌握构建和应用机器学习模型的核心技能。 核心概念： 本书开篇将深入浅出地介绍机器学习最基础、最核心的概念。我们将从“什么是机器学习”这一根本性问题出发，探讨机器学习与传统编程的区别，以及其在解决复杂问题上的优势。接着，我们将详细阐述“数据”在机器学习中的核心地位，包括数据的类型（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习）、数据的预处理（清洗、特征工程、数据增强）等关键环节。读者将了解到，高质量的数据是构建强大模型的基石。 随后，我们将逐一剖析机器学习中几个至关重要的概念： 特征（Features）与标签（Labels）： 解释如何从原始数据中提取有意义的特征，以及标签在监督学习中的作用。 模型（Model）： 介绍模型是学习算法对数据的抽象表示，我们将探讨不同模型的本质区别，例如线性模型、决策树、支持向量机等。 学习（Learning）： 深入理解机器学习的学习过程，包括参数的学习、模型的训练、损失函数（Loss Function）的概念以及如何通过优化算法（如梯度下降）来最小化损失。 泛化能力（Generalization）与过拟合/欠拟合（Overfitting/Underfitting）： 这是机器学习领域最常遇到的挑战。本书将详细解释这两个概念的含义，并提供识别和解决它们的策略，例如正则化（Regularization）、交叉验证（Cross-validation）等。 核心模型与算法： 本书将重点介绍当前机器学习领域最常用、最有效的几类模型与算法，并从原理到应用进行深入讲解。 1. 线性模型： 线性回归（Linear Regression）： 介绍如何使用线性模型来预测连续值，从一元线性回归到多元线性回归，并详细讲解最小二乘法（Least Squares Method）的原理。 逻辑回归（Logistic Regression）： 解释逻辑回归如何用于分类问题，特别是二分类问题。我们将深入理解Sigmoid函数的作用，以及如何通过最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）来训练模型。 2. 决策树与集成学习： 决策树（Decision Trees）： 讲解决策树的构建原理，如何通过信息增益（Information Gain）或基尼不纯度（Gini Impurity）来选择最优分裂特征。我们将分析决策树的优缺点，以及如何通过剪枝（Pruning）来避免过拟合。 随机森林（Random Forests）： 介绍随机森林如何通过构建多个决策树并进行投票来提升模型的鲁棒性和准确性。我们将分析装袋法（Bagging）的思想。 梯度提升（Gradient Boosting）： 深入讲解梯度提升的核心思想，包括 AdaBoost、XGBoost 等经典算法。我们将理解其如何通过迭代地训练弱学习器来逐步减小残差。 3. 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 核技巧（Kernel Trick）： 讲解SVM如何通过核函数将数据映射到高维空间，从而解决线性不可分的问题。我们将介绍常用的核函数，如线性核、多项式核、径向基函数核（RBF Kernel）。 软间隔与硬间隔： 区分软间隔和硬间隔SVM，以及引入松弛变量（Slack Variables）的作用。 4. 聚类算法（Clustering Algorithms）： K-Means： 介绍K-Means算法的原理，如何通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中心，并更新簇中心。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 讲解两种主要的层次聚类方式：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。 DBSCAN： 介绍基于密度的聚类算法DBSCAN，它能够发现任意形状的簇，并有效处理噪声点。 5. 降维技术（Dimensionality Reduction）： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 讲解PCA如何找到数据方差最大的方向（主成分），从而在保留大部分信息的同时降低数据的维度。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 介绍t-SNE在可视化高维数据上的优势，以及它如何保留数据的局部结构。 6. 神经网络与深度学习基础（Neural Networks and Deep Learning Fundamentals）： 感知器（Perceptron）： 作为最基础的神经网络单元，我们将解释其工作原理。 多层感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP）： 介绍隐藏层、激活函数（如ReLU、tanh、Sigmoid）以及反向传播算法（Backpropagation）在训练MLP中的核心作用。 深度学习的优势： 简要探讨深度学习模型在处理图像、文本等复杂数据上的强大能力。 模型构建与实践： 理论的学习离不开实践的检验。本书的另一大亮点在于，我们将结合Python语言和Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等主流机器学习库，带领读者一步步实现模型的构建与应用。 环境搭建： 提供详尽的Python及相关库的安装指南，确保读者能够快速搭建起开发环境。 数据预处理实战： 通过具体的数据集，演示如何进行数据清洗、缺失值处理、特征缩放、特征编码等预处理步骤。 模型训练与评估： 详细讲解如何使用Scikit-learn等库来训练上述介绍的各类模型，并重点介绍常用的模型评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线、AUC等，以及如何根据评估指标选择最优模型。 超参数调优（Hyperparameter Tuning）： 介绍网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等超参数优化技术，以获得更好的模型性能。 模型部署（Model Deployment）简介： 简要介绍模型训练完成后如何进行部署，以便在实际应用中使用。 案例分析： 为了帮助读者将所学知识融会贯通，本书精选了多个来自不同领域的实际应用案例，覆盖了从数据分析到预测建模的完整流程。 案例一：房价预测 问题描述： 基于房屋的各种属性（面积、位置、户型等）预测房屋的售价。 涉及技术： 线性回归、决策树回归、随机森林回归、特征工程、模型评估（MSE, R-squared）。 案例二：垃圾邮件分类 问题描述： 构建一个模型来区分正常邮件和垃圾邮件。 涉及技术： 逻辑回归、朴素贝叶斯、特征提取（TF-IDF）、模型评估（Precision, Recall, F1-score）。 案例三：客户流失预测 问题描述： 预测哪些客户可能会流失，以便采取相应的挽留措施。 涉及技术： 逻辑回归、支持向量机、决策树、模型评估（AUC, ROC曲线）。 案例四：图像分类入门 问题描述： 使用简单的神经网络模型对手写数字进行分类。 涉及技术： MLP、反向传播、激活函数、数据集（MNIST）。 案例五：用户群体细分 问题描述： 基于用户的行为数据将用户划分为不同的群体。 涉及技术： K-Means聚类、数据可视化（PCA, t-SNE）。 每个案例都将详细介绍问题背景、数据处理、模型选择、模型训练、结果分析和性能评估等环节，力求让读者能够清晰地看到机器学习在实际问题中的应用价值。 总结与展望： 本书的最后，我们将对机器学习的核心内容进行回顾，并对未来机器学习的发展趋势进行展望，例如深度学习的进一步演进、可解释AI（Explainable AI）、联邦学习（Federated Learning）等前沿领域。我们希望本书能够为读者打下坚实的机器学习基础，激发其持续学习和探索的兴趣，为他们在人工智能时代的发展铺平道路。 目标读者： 对人工智能和机器学习感兴趣的初学者。 希望系统学习机器学习理论和实践的学生。 需要应用机器学习解决实际问题的开发人员和数据分析师。 对AI技术进行更深入了解的管理人员和决策者。 本书力求理论与实践相结合，算法原理与工程实现并重，内容涵盖广泛而深入，是您开启机器学习之旅的理想选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常流畅自然，有一种娓娓道来的亲切感，读起来几乎没有压力。我发现它在讲解那些经典算法，如SORT或DeepSORT等跟踪框架时，并没有采取教科书式的、按部就班的讲解方式，而是侧重于展示这些算法在面对实际“脏数据”时是如何一步步演化和完善的。这种叙事方式极大地增强了阅读的代入感。例如，在分析跟踪器中的数据关联问题时，作者没有只停留在匈牙利算法的应用层面，而是深入剖析了在高速运动目标丢失时，如何巧妙地结合运动模型和外观特征进行重新关联，这正是多数初学者容易卡住的地方。此外，书中对不同跟踪算法的性能对比分析，虽然没有提供详尽的图表，但文字描述的洞察力却极其敏锐，指出了每种方法的“阿喀琉斯之踵”。总而言之，它不是一本让你死记硬背公式的书，而是一本引导你形成系统性解决问题思路的书籍。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书时，我原本担心它会过于偏重理论的枯燥论述，毕竟“原理与应用”这个标题本身就预示着可能需要耗费大量精力去啃那些晦涩的数学推导。然而，实际阅读下来，惊喜地发现作者在平衡这一点上做得非常出色。它仿佛是一位经验丰富的老兵，带着你一步步走进战场，不是直接把你扔到炮火最猛烈的中心。我对其中关于特征融合网络的章节印象尤为深刻，它没有停留在简单的特征金字塔结构上，而是详细阐述了不同尺度特征如何通过门控机制进行有效交互，从而提升小目标检测的准确率。这种对细节的打磨，使得这本书超越了一般的教程，更像是一本“实战手册”。尤其值得称道的是，书中穿插的案例分析，它们并非凭空捏造的理想化场景，而是贴近工业界真实痛点的挑战。我特别欣赏作者在讨论数据增强策略时所体现出的那种务实态度，强调了如何根据特定应用场景（比如无人机视角、运动模糊等）来定制化数据预处理流程，这比单纯罗列标准方法有效得多。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，市面上关于目标检测的书籍汗牛充栋，但能将“实用性”这个核心价值体现得如此彻底的并不多见。这本书的价值恰恰在于它对工程实现的关注，而非仅仅停留在算法的理论创新上。例如，在涉及到模型部署和加速优化时，作者提供了一些非常具有可操作性的建议，比如如何利用量化技术在不显著牺牲精度的情况下，大幅提升推理速度。这对于那些需要将算法快速落地到嵌入式设备或边缘计算平台上的开发者来说，简直是雪中送炭。我特别喜欢它对非极大值抑制（NMS）的变种及其在拥挤场景下的应用讨论，这种对边缘优化细节的关注，往往决定了一个项目最终的成败。这本书的结构设计也体现了高度的实用性，章节之间的衔接紧密，知识点层层递进，使得读者能够沿着一条清晰的路径，从基础的检测框架构建，顺利过渡到复杂的时序跟踪管理，形成完整的知识闭环。

评分☆☆☆☆☆

我曾尝试阅读过几本同样主题的著作，但往往在遇到多目标跟踪（MOT）的复杂性时，内容就会变得过于抽象或过于依赖外部工具库的引用而缺乏内在机理的解释。然而，这本著作在这方面展现出了惊人的深度和清晰度。作者对运动预测模型，尤其是卡尔曼滤波在非线性跟踪场景下的局限性与改进方法的讨论，非常透彻，不仅仅是描述了数学公式，更重要的是解释了在真实世界的噪声干扰下，这些模型参数调整的“艺术性”。特别是针对多目标重识别（Re-ID）模块在跟踪中的作用分析，它强调了如何平衡外观特征的区分度和计算效率，提供了一个非常中肯的视角。这本书的语言风格成熟老练，每一个段落都蕴含着作者多年积累的实践智慧，不卖弄花哨的术语，而是专注于如何解决那些真实世界中令人头疼的难题。对于任何希望从“会用”目标检测库升级到“理解并优化”整个检测跟踪流程的专业人士来说，这本书提供了一个极佳的、经过实践检验的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书初翻起来，感觉内容编排得相当扎实，特别是对那些刚刚接触目标检测领域的读者来说，无疑是一份宝贵的入门资料。作者似乎很注重理论与实践的结合，从基础概念的铺陈到复杂算法的剖析，逻辑链条清晰得令人赞赏。我特别留意了其中关于深度学习模型在实时跟踪中的优化策略部分，那一段落的讲解深入浅出，对于理解如何在资源有限的平台上部署高性能模型提供了不少启发。它不像某些教材那样堆砌公式，而是注重解释“为什么”要用这种方法，以及它在具体场景下可能遇到的局限性。比如，在处理遮挡和光照变化剧烈的情况时，书里介绍的几种鲁棒性增强技术，我尝试在自己的项目中应用了其中一种，效果立竿见影，这证明了作者的经验之谈并非空穴来风，而是经过了大量实际检验的。如果说有什么不足，或许是对于某些前沿的、尚未完全成熟的超大规模模型的研究深度可以再加强一些，但瑕不掩瑜，对于绝大多数需要快速掌握实用技能的工程师而言，这本书提供的知识密度和实用价值已经非常高了。