序列圖像中運動目標跟蹤方法

內容簡介

該書是序列圖像中目標跟蹤方面的專著，反映了作者近年來在這一領域的主要研究成果。

本書主要內容包括目標跟蹤的介紹(第1章)、基於濾波理論的目標跟蹤方法(第2～4章)、基於Mean Shift的目標跟蹤方法(第5～9章)和基於偏微分方程的目標跟蹤方法(第10章)，介紹了相關跟蹤方法的研究背景、理論基礎、算法描述、計算複雜性分析，並給出了相應的實驗結果。

本書內容新穎、結構清晰、語言簡練，可作為大專院校及科研院所圖像處理、視頻處理和計算機視覺等領域的高年級本科生、研究生的教材和參考書，也可作為相關領域的教師、科研人員以及從事安防、視頻監控行業的工程技術人員的參考書。

圖書目錄

前言

第1章緒論

1.1 目標跟蹤的套用

1.1.1 在智慧型人機互動中的套用

1.1.2 在醫療診斷中的套用

1.1.3 在智慧型機器人中的套用

1.1.4 在視頻監控中的套用

1.2 目標跟蹤的分類

1.2.1 基於濾波理論的目標跟蹤方法

1.2.2 基於Mean Shift的目標跟蹤方法

1.2.3 基於偏微分方程的目標跟蹤方法

參考文獻

第2章基於Unseented卡爾曼濾波器的目標跟蹤

2.1 引言

2.2 目標輪廓的B樣條曲線表達

2.2.1 樣條函式空間和B樣條基函式

2.2.2 B樣條曲線空間、樣條向量空間和形狀空間及其內積和範數

2.3 運動模型的學習

2.3.1 運動模型的最大似然學習

2.3.2 運動模型的最大期望學習

2.4 卡爾曼濾波器跟蹤算法

2.5 Unscented卡爾曼濾波器跟蹤算法

2.5.1 Unscented變換

2.5.2 非線性觀測模型

2.5.3 跟蹤算法

2.5.4 實驗

2.6 本章小結

參考文獻

第3章基於粒子濾波器的目標跟蹤算法

3.1 引言

3.2 動態模型、形狀模型及觀測模型

3.2.1 動態模型

3.2.2 形狀模型和觀測模型

3.3 標準的粒子濾波器和條件機率密度傳播算法

3.3.1 一般的目標跟蹤問題

3.3.2 一般的粒子濾波器

3.3.3 條件機率密度傳播算法

3.4 基於卡爾曼粒子濾波器和Unscented粒子濾波器的目標跟蹤算法

3.4.1 基於卡爾曼粒子濾波器的跟蹤算法

3.4.2 基於Unscented粒子濾波器的跟蹤算法

3.4.3 算法性能分析和時間分析

3.4.4 實驗

3.5 本章小結

參考文獻

第4章基於積分圖像的快速粒子濾波器跟蹤

4.1 引言

序列圖像中運動目標跟蹤方法

基本介紹

內容簡介

圖書目錄

相關詞條

熱門詞條