定 價:128 元
叢書名:新一代人工智能理論、技術(shù)及應(yīng)用叢書
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- 作者:黃凱奇,陳曉棠,趙鑫著
- 出版時間:2024/1/1
- ISBN:9787030779441
- 出 版 社:科學(xué)出版社
- 中圖法分類:TN941.3
- 頁碼:204頁
- 紙張:
- 版次:1
- 開本:26cm
本書對視頻處理與分析領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)、關(guān)鍵技術(shù)和評估應(yīng)用進行系統(tǒng)而深入的介紹。全書分為8章,首先對視頻處理與分析的基本概念和相關(guān)視覺認(rèn)知基本理論進行介紹,然后對視頻處理中的目標(biāo)識別和分類、目標(biāo)檢測、目標(biāo)分割、目標(biāo)跟蹤、視頻語義理解等核心視覺任務(wù)及其關(guān)鍵技術(shù)方法進行梳理和總結(jié),并對視頻分析應(yīng)用情況進行介紹。本書聚焦領(lǐng)域研究核心問題,以技術(shù)發(fā)展為主線,側(cè)重理論方法與實際應(yīng)用的有機結(jié)合,力求使讀者能快速掌握和應(yīng)用視頻處理與分析的理論、方法和技術(shù)。
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國家863計劃“多特征融合的視頻目標(biāo)跟蹤關(guān)鍵技術(shù)”,編號09H1041M91,負(fù)責(zé)人
目錄
“新一代人工智能理論、技術(shù)及應(yīng)用叢書”序
前言
第1章 緒論 1
1.1 背景介紹 1
1.2 基本概念 2
1.3 任務(wù)與挑戰(zhàn) 3
第2章 目標(biāo)識別和分類 5
2.1 引言 5
2.1.1 基本理論 5
2.1.2 問題與挑戰(zhàn) 9
2.2 經(jīng)典目標(biāo)識別和分類方法 10
2.2.1 傳統(tǒng)目標(biāo)分類方法 11
2.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)分類模型 16
2.2.3 目標(biāo)分類模型的發(fā)展方向 23
2.3 小樣本目標(biāo)識別 25
2.3.1 問題介紹 26
2.3.2 代表性方法 27
2.4 RGB-D目標(biāo)識別 28
2.4.1 問題介紹 28
2.4.2 代表性方法 29
2.5 細(xì)粒度目標(biāo)識別 30
2.5.1 問題介紹 30
2.5.2 代表性方法 31
2.6 小結(jié) 33
參考文獻(xiàn) 33
第3章 目標(biāo)檢測 39
3.1 引言 39
3.1.1 目標(biāo)檢測的定義與挑戰(zhàn) 39
3.1.2 發(fā)展歷程 39
3.2 經(jīng)典目標(biāo)檢測 41
3.2.1 傳統(tǒng)目標(biāo)檢測 41
3.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測 42
3.3 不同監(jiān)督信息下的目標(biāo)檢測 49
3.3.1 充分監(jiān)督下的目標(biāo)檢測 49
3.3.2 弱監(jiān)督目標(biāo)檢測 49
3.3.3 基于混合監(jiān)督的目標(biāo)檢測 51
3.4 基于視頻的目標(biāo)檢測 54
3.4.1 高精度的視頻目標(biāo)檢測 54
3.4.2 高速視頻目標(biāo)檢測 59
3.5 小結(jié) 61
參考文獻(xiàn) 61
第4章 目標(biāo)分割 65
4.1 引言 65
4.1.1 基本概念 65
4.1.2 問題與挑戰(zhàn) 66
4.2 二值化分割 66
4.2.1 傳統(tǒng)二值化分割方法 67
4.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的二值化分割 68
4.3 語義分割 70
4.3.1 基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語義分割 71
4.3.2 基于編-解碼結(jié)構(gòu)的語義分割 72
4.3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的語義分割 74
4.3.4 基于上下文學(xué)習(xí)的語義分割 76
4.3.5 弱監(jiān)督語義分割 79
4.4 實例分割 81
4.4.1 基于分割模型的實例分割 81
4.4.2 基于兩階段檢測模型的實例分割 82
4.4.3 基于單階段檢測模型的實例分割 83
4.4.4 基于動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的實例分割 84
4.5 全景分割模型 85
4.6 小結(jié) 87
參考文獻(xiàn) 87
第5章 目標(biāo)跟蹤 93
5.1 引言 93
5.1.1 基本概念介紹 93
5.1.2 任務(wù)、問題與挑戰(zhàn) 94
5.2 單攝像機單目標(biāo)跟蹤 95
5.2.1 傳統(tǒng)單目標(biāo)跟蹤方法 96
5.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤 104
5.3 單攝像機多目標(biāo)跟蹤 110
5.3.1 離線跟蹤方法 111
5.3.2 在線跟蹤方法 113
5.4 多攝像機目標(biāo)跟蹤 115
5.4.1 重疊場景多攝像機目標(biāo)跟蹤 116
5.4.2 非重疊場景多攝像機目標(biāo)跟蹤 118
5.5 小結(jié) 123
參考文獻(xiàn) 124
第6章 視頻語義理解 129
6.1 引言 129
6.2 人體行為識別 130
6.2.1 人體行為識別簡介 130
6.2.2 代表性方法介紹 130
6.3 群體行為分析 132
6.3.1 群體行為分析簡介 132
6.3.2 代表性方法介紹 133
6.4 異常行為檢測 137
6.4.1 異常行為檢測簡介 137
6.4.2 代表性方法介紹 138
6.5 視頻描述和視頻問答 141
6.5.1 視頻描述 141
6.5.2 視頻問答 144
6.6 小結(jié) 146
參考文獻(xiàn) 146
第7章 視頻分析評估與評測 151
7.1 常用數(shù)據(jù)集 151
7.1.1 目標(biāo)識別和分類 151
7.1.2 目標(biāo)檢測和定位 153
7.1.3 目標(biāo)分割 154
7.1.4 視頻目標(biāo)跟蹤 155
7.2 評價指標(biāo) 160
7.2.1 目標(biāo)分類 160
7.2.2 目標(biāo)檢測和定位 161
7.2.3 目標(biāo)分割 162
7.2.4 視頻目標(biāo)跟蹤 164
7.2.5 視頻語義理解 166
7.3 視覺圖靈評估評測 168
7.3.1 簡介 168
7.3.2 視覺圖靈評估評測 168
7.4 小結(jié) 172
參考文獻(xiàn) 172
第8章 視頻分析應(yīng)用 179
8.1 視頻分析應(yīng)用領(lǐng)域 179
8.1.1 安全領(lǐng)域 179
8.1.2 交通領(lǐng)域 180
8.1.3 娛樂領(lǐng)域 181
8.1.4 生活領(lǐng)域 181
8.1.5 其他領(lǐng)域 182
8.2 面向安全的智能視頻分析應(yīng)用 183
8.2.1 應(yīng)用背景 183
8.2.2 應(yīng)用系統(tǒng) 185
8.2.3 應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù) 186
8.2.4 應(yīng)用示例 187
8.3 小結(jié) 190
參考文獻(xiàn) 190