視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤方法基本信息

中文名 視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤方法 出版社 電子工業(yè)出版社
頁(yè)????數(shù) 144 頁(yè) 開(kāi)????本 16 開(kāi)
作????者 馬加慶 出版日期 2013年6月1日
語(yǔ)????種 簡(jiǎn)體中文 定????價(jià) 39 元

第1章 緒論

1.1 研究的背景和意義

1.2 視覺(jué)跟蹤研究的現(xiàn)狀

1.2.1 目標(biāo)描述

1.2.2 跟蹤方法

1.3 本書的研究?jī)?nèi)容和貢獻(xiàn)

1.4 本書的章節(jié)安排

第2章 MS理論與應(yīng)用

2.1 引言

2.2 概率密度估計(jì)

2.2.1 參數(shù)密度估計(jì)

2.2.2 非參數(shù)密度估計(jì)

2.3 MS理論

2.3.1 MS向量

2.3.2 MS迭代的收斂性

2.4 MS視覺(jué)跟蹤

2.4.1 目標(biāo)模型

2.4.2 目標(biāo)候選模型

2.4.3 相似性測(cè)度量測(cè)

2.4.4 MS搜索

2.4.5 尺度自適應(yīng)

2.5 本章小結(jié)

第3章 基于多特征自適應(yīng)融合的MS跟蹤算法

3.1 引言

3.2 算法描述

3.2.1 顏色特征描述

3.2.2 運(yùn)動(dòng)特征描述

3.2.3 MS搜索

3.2.4 特征自適應(yīng)融合

3.2.5 尺度自適應(yīng)

3.2.6 算法步驟

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.3.1 序列I跟蹤

3.3.2 序列II跟蹤

3.3.3 序列III跟蹤

3.3.4 序列IV跟蹤

3.3.5 序列V跟蹤

3.4 算法討論

3.4.1 直方圖計(jì)算問(wèn)題

3.4.2 參考運(yùn)動(dòng)直方圖選擇問(wèn)題

3.4.3 混亂干擾問(wèn)題

3.4.4 尺度估計(jì)問(wèn)題

3.4.5 算法的優(yōu)缺點(diǎn)

3.5 本章小結(jié)

第4章 基于MS的魯棒視覺(jué)跟蹤算法

4.1 引言

4.2 算法描述

4.2.1 顏色特征描述

4.2.2 運(yùn)動(dòng)特征描述

4.2.3 MS搜索

4.2.4 算法步驟

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

4.3.1 序列I跟蹤

4.3.2 序列II跟蹤

4.3.3 序列III跟蹤

4.3.4 序列IV跟蹤

4.3.5 序列V跟蹤

4.4 算法討論

4.4.1 直方圖的計(jì)算問(wèn)題

4.4.2 混亂抑制問(wèn)題

4.5 本章小結(jié)

第5章 基于有效外觀模型的粒子濾波跟蹤算法

5.1 粒子濾波理論

5.1.1 引言

5.1.2 貝葉斯濾波

5.1.3 蒙特卡羅仿真

5.1.4 貝葉斯重要性采樣

5.1.5 序貫重要性采樣

5.1.6 建議分布選擇

5.1.7 粒子退化問(wèn)題與重采樣

5.1.8 粒子濾波算法

5.2 基于有效外觀模型的粒子濾波跟蹤算法

5.2.1 引言

5.2.2 空間—顏色直方圖

5.2.3 空間—顏色直方圖相似性測(cè)度

5.2.4 相似性測(cè)度比較

5.2.5 似然模型和粒子權(quán)值

5.2.6 粒子權(quán)值快速計(jì)算方法

5.2.7 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型

5.2.8 算法步驟

5.2.9 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

5.2.10 算法討論

5.3 本章小結(jié)

第6章 基于多特征自適應(yīng)融合的粒子濾波跟蹤算法

6.1 引言

6.2 算法描述

6.2.1 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型

6.2.2 似然模型

6.2.3 特征自適應(yīng)融合

6.2.4 算法步驟

6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

6.3.1 序列I跟蹤

6.3.2 序列II跟蹤

6.3.3 序列III跟蹤

6.3.4 序列IV跟蹤

6.3.5 序列V跟蹤

6.4 算法討論

6.5 本章小結(jié)

第7章 總結(jié)與展望

7.1 總結(jié)

7.2 研究展望

參考文獻(xiàn)

視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤方法造價(jià)信息

市場(chǎng)價(jià) 信息價(jià) 詢價(jià)
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運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息監(jiān)測(cè)服務(wù)器 /|1個(gè) 2 查看價(jià)格 北京匯鑫盛泰科技有限公司 全國(guó)   2020-04-05
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智能哨位預(yù)警跟蹤終端 1、 支持跟蹤云臺(tái)控制接入功能哨位集成箱,執(zhí)勤哨兵通過(guò)觸摸和搖桿操作云臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng);2、 多目標(biāo)自動(dòng)跟蹤:系統(tǒng)自動(dòng)輪巡跟蹤目標(biāo),單個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤時(shí)間可設(shè)置;3、 單目標(biāo)持續(xù)跟蹤:鼠標(biāo)點(diǎn)選指定運(yùn)動(dòng)目標(biāo),跟蹤攝像機(jī)鎖定目標(biāo)持續(xù)跟蹤;|8臺(tái) 1 查看價(jià)格 美電貝爾科技股份有限公司江門辦事處 廣東  江門市 2020-02-13
1.名稱:視頻動(dòng)態(tài)跟蹤功能模塊 2.功能:實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)跟蹤視頻場(chǎng)景中的關(guān)注目標(biāo)、自動(dòng)調(diào)整攝像頭|1個(gè) 2 查看價(jià)格 貴州安豐科技有限公司 四川  成都市 2016-08-11
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布控跟蹤模塊 nfovision TIM 布控跟蹤|1套 3 查看價(jià)格 浙江大華技術(shù)股份有限公司四川辦事處 全國(guó)   2020-04-14

馬加慶編著的《視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤方法》對(duì)視覺(jué)跟蹤的基本概念、經(jīng)典方法、理論基礎(chǔ)和研究進(jìn)展進(jìn)行了比較詳細(xì)的介紹和討論，本書可作為信號(hào)與信息處理、通信與電子系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別等專業(yè)大學(xué)本科高年級(jí)學(xué)生和研究生的參考讀物，也可供從事視覺(jué)跟蹤技術(shù)的研究者和工程技術(shù)人員參考。 目錄

視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤方法常見(jiàn)問(wèn)題

視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤方法文獻(xiàn)

紅外圖像中快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤方法 紅外圖像中快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤方法

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評(píng)分： 4.7

紅外熱成像圖像具有分辨率較低,細(xì)節(jié)模糊,對(duì)于快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)適應(yīng)性較差的特點(diǎn)。本文提出了一種結(jié)合目標(biāo)檢測(cè)算法,目標(biāo)跟蹤算法的紅外圖像中快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤方法。該方法根據(jù)紅外圖像特點(diǎn),使用ViBE算法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo),檢測(cè)出圖像中顯著運(yùn)動(dòng)目標(biāo)后,觸發(fā)跟蹤器,使用fDSST目標(biāo)跟蹤算法對(duì)顯著運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。測(cè)試結(jié)果表明,該方法對(duì)于快速運(yùn)動(dòng)的紅外圖像目標(biāo)能夠高效檢測(cè)、快速跟蹤。檢測(cè)與跟蹤效果相對(duì)傳統(tǒng)方法具有檢測(cè)率更高、魯棒性更好、實(shí)時(shí)性更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),對(duì)于紅外圖像中目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤具有很強(qiáng)應(yīng)用價(jià)值。

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一種新型的實(shí)效運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法 一種新型的實(shí)效運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法

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評(píng)分： 4.3

針對(duì)常用光流場(chǎng)計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng)以及亮度變化引起約束方程不成立的問(wèn)題，同時(shí)為了獲取目標(biāo)的準(zhǔn)確運(yùn)動(dòng)信息，在光流計(jì)算方程中加入權(quán)函數(shù)，并引入通用動(dòng)態(tài)圖像模型，建立新的光流約束條件；針對(duì)光流技術(shù)中計(jì)算量和信息量間的矛盾問(wèn)題，采用基于最優(yōu)估計(jì)點(diǎn)匹配技術(shù)和光流均勻采樣策略的光流場(chǎng)計(jì)算方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與算法性能評(píng)估表明：該方法能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤，且具有較好的魯棒性。

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第1章 緒論

第2章 預(yù)處理技術(shù)

第3章 圖像中的目標(biāo)檢測(cè)

第4章 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

第5章 基于均值漂移的跟蹤方法

第6章 基于粒子濾波的跟蹤方法

第7章 應(yīng)用實(shí)例 2100433B

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本書涵蓋了近30年視頻跟蹤技術(shù)的發(fā)展，介紹了視頻目標(biāo)檢測(cè)跟蹤及其應(yīng)用的最新研究成果和動(dòng)態(tài)，全面系統(tǒng)地介紹了當(dāng)今世界視頻跟蹤技術(shù)的最新研究進(jìn)展，重點(diǎn)介紹了預(yù)處理技術(shù)、圖像目標(biāo)檢測(cè)、視頻目標(biāo)檢測(cè)、均值移位跟蹤方法、基于粒子濾波的跟蹤方法等方面的技術(shù)和應(yīng)用。

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第1章緒論1

1.1粒子濾波的發(fā)展和應(yīng)用2

1.2視頻目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤5

1.2.1跟蹤目標(biāo)的視覺(jué)特征5

1.2.2常用的視頻目標(biāo)檢測(cè)方法7

1.2.3常用的視頻目標(biāo)跟蹤方法10

1.2.4視頻目標(biāo)跟蹤的應(yīng)用14

1.3粒子濾波在視頻目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用15

1.3.1基于粒子濾波的視頻目標(biāo)跟蹤研究現(xiàn)狀15

1.3.2基于粒子濾波的視覺(jué)跟蹤的難點(diǎn)16

1.4基于微分流形粒子濾波的視頻跟蹤研究18

1.5主要的公共視頻數(shù)據(jù)庫(kù)20

1.6本書的主要工作22

第2章視頻目標(biāo)的檢測(cè)與特征提取25

2.1引言25

2.2運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法25

2.2.1光流計(jì)算法25

2.2.2背景消減法27

2.2.3幀間差分法27

2.3運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征提取28

2.3.1顏色特征提取28

2.3.2紋理特征提取32

2.3.3運(yùn)動(dòng)邊緣特征提取34

第3章目標(biāo)的表觀模型35

3.1模板35

3.2活動(dòng)輪廓模型36

3.3直方圖 36

3.3.1直方圖密度估計(jì)37

3.3.2空間直方圖38

3.3.3加權(quán)顏色直方圖39

3.4核密度估計(jì) 40

3.5混合高斯模型41

3.5.1混合高斯模型的數(shù)學(xué)描述41

3.5.2背景模型的更新43

第4章基于粒子濾波算法的視頻目標(biāo)跟蹤45

4.1貝葉斯估計(jì)理論45

4.1.1動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)模型45

4.1.2貝葉斯定理46

4.1.3貝葉斯濾波47

4.1.4蒙特卡羅方法48

4.1.5序貫重要性采樣49

4.1.6重采樣技術(shù)51

4.2粒子濾波算法52

4.2.1標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法53

4.2.2標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波的缺點(diǎn)54

4.2.3各種改進(jìn)的粒子濾波算法58

4.3基于粒子濾波的視頻目標(biāo)跟蹤方法 61

4.3.1概率跟蹤方法的數(shù)學(xué)描述61

4.3.2粒子濾波視頻跟蹤的狀態(tài)模型62

4.3.3粒子濾波視頻跟蹤的觀測(cè)模型63

4.3.4粒子濾波跟蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析65

第5章基于Mean Shift的粒子濾波跟蹤69

5.1Mean Shift概述69

5.2Mean Shift基本理論及其擴(kuò)展形式70

5.2.1Mean Shift向量70

5.2.2擴(kuò)展Mean Shift71

5.2.3概率密度梯度73

5.3基本Mean Shift算法74

5.4Mean Shift在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用75

5.4.1目標(biāo)描述和匹配準(zhǔn)則75

5.4.2Mean Shift跟蹤77

5.4.3跟蹤算法流程78

5.5嵌入Mean Shift算法的粒子濾波視頻目標(biāo)跟蹤78

5.5.1系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型的設(shè)計(jì)79

5.5.2系統(tǒng)觀測(cè)模型的設(shè)計(jì)79

5.5.3目標(biāo)定位80

5.5.4Mean Shift粒子聚類80

5.6實(shí)驗(yàn)及分析82

第6章基于自適應(yīng)流形粒子濾波算法的紅外小目標(biāo)跟蹤84

6.1紅外小目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤方法概述85

6.1.1紅外小目標(biāo)跟蹤技術(shù)85

6.1.2紅外小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)86

6.2復(fù)雜背景下紅外小目標(biāo)圖像的預(yù)處理算法87

6.2.1紅外圖像的組成87

6.2.2頻域高通濾波法88

6.2.3低通濾波器88

6.2.4中值濾波89

6.2.5基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波的紅外圖像預(yù)處理89

6.2.6紅外圖像預(yù)處理仿真實(shí)驗(yàn)92

6.3基于自適應(yīng)粒子濾波算法的紅外小目標(biāo)跟蹤96

6.3.1基于粒子濾波算法的紅外目標(biāo)跟蹤步驟97

6.3.2基于自適應(yīng)粒子濾波算法的紅外小目標(biāo)跟蹤98

6.4[ZK(]基于自適應(yīng)流形粒子濾波的制導(dǎo)紅外小目標(biāo)跟蹤方法[ZK)]107

6.4.1流形基礎(chǔ)知識(shí)108

6.4.2基于自適應(yīng)流形粒子濾波的紅外小目標(biāo)跟蹤方法109

第7章基于流形聚類粒子濾波算法的視頻目標(biāo)跟蹤118

7.1聚類算法119

7.1.1聚類的定義119

7.1.2聚類算法的分類120

7.2最大模糊熵高斯聚類粒子濾波算法(iMCPF)121

7.2.1最大模糊熵高斯聚類121

7.2.2最大模糊熵高斯聚類粒子濾波算法步驟122

7.3粒子稀疏化聚類123

7.3.1粒子稀疏化聚合重采樣123

7.3.2粒子交叉聚合124

7.4雙重采樣自適應(yīng)粒子濾波算法(DRPF)124

7.4.1基于觀測(cè)新息的重采樣分布方案124

7.4.2雙重采樣自適應(yīng)粒子濾波算法步驟125

7.5仿真實(shí)驗(yàn)及分析127

7.5.1DR/GPS組合系統(tǒng)模型127

7.5.2仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 127

7.6流形學(xué)習(xí)聚類粒子濾波算法131

7.6.1流形學(xué)習(xí) 132

7.6.2拉普拉斯特征映射134

7.6.3局部線性嵌入算法134

7.6.4增量式LLE聚類粒子濾波(ILLEDRPF)算法138

7.6.5仿真實(shí)驗(yàn)及分析140

7.7流形聚類粒子濾波算法142

7.7.1流形聚類142

7.7.2流形聚類方法144

7.7.3幾何能量聚類145

7.7.4Grassmann流形粒子濾波148

7.7.5基于幾何能量的流形聚類粒子濾波149

7.7.6仿真實(shí)驗(yàn)及分析150

第8章基于李群粒子濾波算法的視頻目標(biāo)跟蹤156

8.1流形156

8.1.1流形的定義156

8.1.2流形的距離157

8.2李群流形理論基礎(chǔ)158

8.2.1李群和李代數(shù)158

8.2.2李群指數(shù)映射158

8.2.3李群幾何優(yōu)化159

8.3李群結(jié)構(gòu)的矩陣協(xié)方差描述160

8.3.1目標(biāo)圖像多特征提取160

8.3.2協(xié)方差的相似度匹配162

8.4李群流形上的粒子濾波算法162

8.4.1將射影變換表示為李群162

8.4.2李群狀態(tài)模型163

8.4.3李群觀測(cè)模型164

8.5李群粒子濾波算法流程165

8.6實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析166

第9章基于李群最優(yōu)重要性函數(shù)粒子濾波算法的視頻目標(biāo)跟蹤172

9.1最優(yōu)重要性密度函數(shù)172

9.2基于流形建議分布的粒子濾波器173

9.2.1基于Stiefel流形的粒子濾波器174

9.2.2基于黎曼流形的粒子濾波174

9.3黎曼均值174

9.3.1基于黎曼度量的正定對(duì)稱陣175

9.3.2改進(jìn)李群結(jié)構(gòu)的黎曼流形175

9.4李群正態(tài)分布175

9.4.1李群上的不變度量和測(cè)地線176

9.4.2李群協(xié)方差矩陣算法176

9.4.3基于李群指數(shù)映射的正態(tài)分布177

9.5基于李群正態(tài)分布的粒子濾波算法178

9.6實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析178

參考文獻(xiàn)183

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