基于视觉信息的人体跟踪与行为分析研究--详细介绍

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 当前位置:店销书,专著 基于视觉信息的人体跟踪与行为分析研究
   
基于视觉信息的人体跟踪与行为分析研究
作者:姜新波,
书名:基于视觉信息的人体跟踪与行为分析研究
定价:¥68 元
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标准书号: 978-7-03-057503-6
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出版日期: 2018-6-29
发行号: TP-7971.0101
装帧: 
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获奖情况
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图书介绍
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  基于视觉信息的人体跟踪与行为分析技术是人机交互领域的研究,是目前国内外广泛关注的研究热点。该技术涉及计算机视觉、人工智能、图像处理、图像理解、机器学习、统计学等诸多领域,研究内容十分广泛。
  本书适合从事人体跟踪和人体行为分析的科研人员阅读,也可作为高等学校相关专业研究生的教学用书。
 
前言
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  随着计算机技术的高速发展,计算机视觉领域的研究呈现出多样性的特点。一方面,基本的底层视觉问题,比如目标跟踪与检测,仍然是研究的热点;另一方面,建立在底层视觉问题之上的更高层问题的研究获得了越来越多的关注,比如视频内容解析、人体行为分析等。相比于单纯的底层视觉问题来说,高层问题则需要更多的语义分析。尽管如此,这些高层问题往往也依赖于一些底层的视觉技术。
  本书前半部分(第1~5章)对基于视频跟踪的基本视觉问题进行了深入的研究,并以此为基础研究了视频装配解析问题。首先研究了基于视频的二维目标跟踪问题,该问题是所有跟踪问题的基础,同时也是跟踪领域的主要研究方向。二维目标跟踪主要研究如何在连续的视频帧画面中得到目标物体在视频画面中的位置信息,其在视频监控、人机交互等领域具有广泛的应用。其次研究了基于视频的三维目标跟踪问题。相比于二维目标跟踪,三维目标跟踪需要连续估计出目标物体相对于相机的空间姿态变换关系,而不仅仅是图像中的二维位置。该技术在增强现实、机器人等领域具有重要的应用。最后研究了基于视频的自动装配解析技术。自动装配解析技术是指系统可以自动分析出用户的装配过程,并实时在线地指导用户装配物体。该技术不仅需要在底层识别跟踪视频场景中出现的物体,还需要在高层上理解物体与物体之间的装配关系,因而是更高层的视觉问题。
  本书后半部分(第6~8章)在跟踪和定位的基础上,对人体行为分析进行了深入探讨;对特征描述、高层模型的建立,以及模型与特征序列之间相似性度量等关键技术进行了研究;通过建立高层模型来描述特征序列,解决了特征序列匹配时存在的时间动态性问题。
  本书的研究工作得到国家自然科学基金“探地雷达数据多维可视分析研究(61373079)”和“基于多模态融合的互联网图像中人物行为标注研究(61772139)”、山东省软件工程重点实验室基金“实时的复杂人体行为序列识别研究”、山东省高校科研计划“基于单序列多类别的人体行为识别研究”等项目的资助。
  本书由姜新波、王国锋、孙述和、原达和李晋江编写。本书参考了该领域的经典成果和其他学者的最新文献,同时也融入了作者近年来在该领域的研究成果。
  由于撰写时间和作者水平有限,书中难免存在不足之处,敬请读者批评指正。
 
图书目录
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前言
第1章  绪论 1
1.1  研究背景 1
1.2  研究现状、存在的问题和挑战 5
1.2.1  基于视频的二维跟踪研究 5
1.2.2  基于视频的三维跟踪研究 11
1.2.3  基于视频的装配解析研究 14
1.2.4  Kinect工作原理 16
1.2.5  基于视频序列的人体行为识别方法 17
1.2.6  基于深度图序列的人体行为识别方法 21
1.2.7  基于三维骨架序列的人体行为识别方法 23
1.3  本书结构 25
第2章  变换矩阵的李代数表示 27
2.1  变换矩阵 27
2.2  仿射变换矩阵的李代数表示 29
2.2.1  仿射变换矩阵的李代数 29
2.2.2  几何性质与约束 30
2.3  基于李代数表示的刚体变换矩阵插值算法 30
2.3.1  算法总体过程 31
2.3.2  计算物体刚体变换矩阵T 31
2.3.3  计算T的李代数表示 31
2.3.4  李代数空间的线性插值 32
2.3.5  计算插值后的物体刚体变换矩阵 32
2.4  实验结果 33
2.5  本章小结 34
第3章  基于稀疏和局部线性编码的目标二维跟踪 36
3.1  方法概述 36
3.2  能量函数下的粒子滤波模型 37
3.2.1  状态空间模型 38
3.2.2  外观空间模型 38
3.2.3  模板的稀疏表示模型 39
3.3  基于稀疏和局部线性编码的跟踪模型 40
3.3.1  基于稀疏编码的跟踪模型 41
3.3.2  基于局部线性编码的跟踪模型 43
3.3.3  目标模板更新 44
3.4  其他外观表示模型 45
3.4.1  最小软阈值平方外观表示模型 45
3.4.2  自适应结构的局部稀疏外观表示模型 45
3.5  实验结果 46
3.5.1  性能分析 47
3.5.2  Benchmark测试 49
3.5.3  讨论 53
3.6  本章小结 55
第4章  基于全局优化搜索的目标三维跟踪 57
4.1  方法概述 57
4.2  问题描述 58
4.3  基于全局优化的对应点搜索算法 59
4.3.1  能量函数 59
4.3.2  候选对应点 60
4.3.3  颜色概率值模型 60
4.3.4  图模型 63
4.3.5  讨论 63
4.4  实验结果 64
4.4.1  实现细节 64
4.4.2  定量分析 65
4.4.3  定性分析 66
4.4.4  局限性 69
4.5  本章小结 69
第5章  基于装配规则的物体装配技术 71
5.1  方法概述 72
5.2  系统总体设计 72
5.3  基于装配规则的在线推断算法 73
5.3.1  数据库的创建 74
5.3.2  在线推断算法 75
5.3.3  活动部件识别算法 77
5.3.4  组件装配算法 78
5.3.5  组件跟踪算法 79
5.4  实验结果和讨论 80
5.4.1  装配指导 82
5.4.2  三维动画和标注的生成 85
5.4.3  局限性 85
5.5  本章小结 86
第6章  基于分层模型的人体行为识别 87
6.1  问题及方法概述 87
6.2  分层模型 89
6.3  分类特征 90
6.3.1  相对位置特征 90
6.3.2  傅里叶时间金字塔 91
6.4  实验结果 91
6.5  本章小结 93
第7章  基于向量空间的实时人体行为识别 93
7.1  问题及方法概述 93
7.2  时空特征 93
7.2.1  运动特征 93
7.2.2  相对位置特征 93
7.2.3  特征聚类 93
7.3  加权算法 93
7.3.1  方差加权法 93
7.3.2  熵加权法 93
7.4  分类 93
7.5  实验结果 93
7.5.1  UCFKinect 行为数据库 93
7.5.2  MSRC-12手势数据库 93
7.6  本章小结 93
第8章  基于加权图和全局最优相似性匹配的人体行为识别 93
8.1  问题及方法概述 93
8.2  时空特征 93
8.3  加权图的构成 93
8.3.1  提取加权图的顶点 93
8.3.2  计算加权图边的权重 93
8.4  基于序列匹配的分类 93
8.5  实验结果 93
8.5.1  微软MSRC-12手势数据库 93
8.5.2  UCFKinect行为数据库 93
8.6  本章小结 93
参考文献 121
 
 
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