《計算機網路與管理技術》是2013年出版的圖書，作者是賈卓生、季茂生、郭志強。
基本介紹
- 書名：計算機網路與管理技術
- 作者：賈卓生,季茂生,郭志強
- 出版時間：2013-03
- 字數：460千
內容簡介,目 錄,
內容簡介
本書是北京市中國小網管教師能力提升項目的教材，它全面系統地介紹了網路技術基礎、乙太網交換技術、IP路由技術、網路安全與管理以及無限區域網路等知識與技術，詳細解讀與分析了系統管理，網路服務等內容。通過閱讀本書，可以進一步加深讀者對網路技術功能、網路管理特性的理解，幫助網管教師儘快掌握網路新技術與管理的方法和開發技巧。
目 錄
第1章 紅外目標檢測基礎 1
1.1 引言 1
1.2 紅外圖像基礎 1
1.2.1 圖像及數字圖像 1
1.2.2 紅外圖像 2
1.3 研究背景 5
1.3.1 目標檢測技術 5
1.3.2 目標跟蹤 8
1.4 目標檢測和目標跟蹤的性能評價指標 12
1.4.1 目標檢測評價指標 12
1.4.2 目標跟蹤評價方法 13
1.5 內容概況 13
第2章 線性子空間方法檢測紅外點目標 16
2.1 引言 16
2.2 幾種常見的紅外點目標檢測方法 17
2.2.1 二維最小二乘法 18
2.2.2 最大均值濾波和最大中值濾波法 19
2.2.3 基於形態濾波的方法 23
2.2.4 小波分析法 24
2.3 線性子空間概述 25
2.4 基於Eigentargets的紅外點目標檢測方法 26
2.4.1 主成分分析基礎 26
2.4.2 Eigentargets的概念和紅外點目標檢測 28
2.5 基於Fishertarget的紅外點目標的檢測方法 33
2.5.1 Fishertarget的定義和計算方法 34
2.5.2 用Fishertarget檢測紅外點目標 35
2.5.3 實驗驗證 37
2.6 Fukunaga-Koontz變換檢測紅外點目標 38
2.6.1 Fukunaga-Koontz變換 38
2.6.2 用Fukunaga-Koontz變換進行分類 39
2.6.3 用Fukunaga-Koontz變換檢測紅外點目標 40
2.6.4 實驗驗證 41
2.7 幾種子空間算法的討論和實驗比較 42
2.7.1 幾種線性子空間算法檢測紅外點目標的討論 42
2.7.2 對高斯灰度模型（GIM）的修正 43
2.7.3 幾種子空間檢測算法的實驗比較 47
2.8 小結 56
第3章 支持向量機簡介 58
3.1 引言 58
3.2 支持向量機的起源及模式識別基礎 58
3.3 支持向量機的數學模型 61
3.3.1 線性支持向量機 61
3.3.2 非線性支持向量機 63
3.4 超參數的最佳化 64
3.4.1 超參數及其分布特徵 65
3.4.2 進化策略和格線搜尋 66
3.4.3 ES-GS方法的超參數最佳化 67
3.5 實驗結果和討論 68
3.5.1 實驗數據和程式 68
3.5.2 結果與討論 68
3.6 小結 69
第4章 非線性子空間算法檢測紅外點目標 70
4.1 引言 70
4.2 核方法基礎 70
4.2.1 核方法的基本思想 71
4.2.2 常用的核函式 72
4.2.3 核方法的發展及套用 73
4.3 核PCA檢測紅外點目標 73
4.3.1 核PCA 74
4.3.2 核PCA檢測紅外點目標 75
4.3.3 核PCA和Eigentargets目標檢測性能的比較 77
4.4 核FLD檢測紅外點目標 80
4.4.1 核FLD 81
4.4.2 用核FLD檢測紅外點目標 83
4.4.3 核FLD和Fishertarget目標檢測性能的比較 84
4.5 核FKT檢測紅外點目標 87
4.5.1 核FKT的理論 87
4.5.2 用核FKT進行分類 89
4.5.3 基於核FKT的紅外點目標檢測方法 91
4.5.4 核FKT和線性FKT目標檢測性能的比較 92
4.6 幾種核方法的討論和實驗比較 94
4.6.1 幾種核方法的實驗比較 95
4.6.2 線性子空間檢測和核方法檢測的時間指標比較 99
4.7 基於線性子空間和核方法的人眼檢測 99
4.7.1 利用PCA提取人眼特徵 100
4.7.2 非線性相關係數 100
4.7.3 人眼檢測 101
4.7.4 實驗結果與討論 102
4.8 小結 104
第5章 子空間目標檢測和Kalman預測相結合的紅外點目標跟蹤方法 105
5.1 引言 105
5.2 狀態估計理論基礎 106
5.2.1 最優狀態估計及其準則 106
5.2.2 基於貝葉斯的最優狀態估計 109
5.2.3 離散系統的狀態估計 110
5.2.4 基於貝葉斯的最優狀態估計與遞推貝葉斯濾波 110
5.3 卡爾曼系濾波器 112
5.4 子空間檢測和Kalman預測相結合實現紅外點目標跟蹤 113
5.4.1 Kalman濾波的動態方程 114
5.4.2 紅外點目標的跟蹤框架 115
5.5 實驗及結果分析 116
5.6 小結 123
第6章 基於多特徵偽彩色圖像和均值漂移算法的紅外面目標跟蹤 124
6.1 引言 124
6.2 基於均值漂移的目標跟蹤方法 125
6.2.1 目標的描述 125
6.2.2 相似性函式 126
6.2.3 目標的定位 127
6.3 紅外目標跟蹤的問題及多特徵偽彩色圖像概念的提出 128
6.4 多特徵偽彩色圖像的生成及紅外目標的跟蹤方法 129
6.4.1 初步探索的兩種可用特徵 129
6.4.2 基於MFPCI和均值漂移算法的紅外目標跟蹤 130
6.4.3 跟蹤實驗及結果討論 132
6.5 小結 136
第7章 總結與展望 137
7.1 全書工作回顧與總結 137
7.2 未來工作展望 139
參考文獻 140
