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內(nèi)容簡介

　　多攝像機協(xié)同的目標(biāo)跟蹤是近年來計算機視覺領(lǐng)域中備受關(guān)注的前沿方向。本書提出了行人運動目標(biāo)的特征描述、行人運動目標(biāo)檢測、行人運動目標(biāo)跟蹤、重疊視域多攝像機協(xié)同的行人目標(biāo)跟蹤、非重疊視域多攝像機協(xié)同的行人目標(biāo)跟蹤等方法，包括基于顯著性區(qū)域檢測和特征提取的行人快速運動目標(biāo)檢測方法，基于自適應(yīng)尺度核相關(guān)濾波、圖模型的粒子濾波等的單目標(biāo)和多目標(biāo)跟蹤方法、重疊視域和非重疊視域多攝像機協(xié)同的行人目標(biāo)在監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中的持續(xù)跟蹤方法，對多攝像機協(xié)同目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究有較高借鑒價值。

作者簡介

暫缺《多攝像機協(xié)同目標(biāo)跟蹤技術(shù)》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 行人目標(biāo)檢測
1.3 單攝像機行人目標(biāo)跟蹤
1.4 多攝像機協(xié)同行人目標(biāo)跟蹤
1.5 多攝像機之間目標(biāo)跟蹤的若干關(guān)鍵問題
參考文獻
第2章基于四元數(shù)方向梯度直方圖的行人檢測研究
2.1 引言
2.2 基于四元數(shù)方向梯度直方圖(QHOG)的行人檢測
2.3 實驗結(jié)果與分析
2.4 本章小結(jié)
參考文獻
第3章基于四元數(shù)梯度Weber局部描述子的行人檢測研究
3.1 引言
3.2 基于QGWLD的行人檢測
3.3 實驗結(jié)果與分析
3.4 本章小結(jié)
參考文獻
第4章基于顯著性區(qū)域的快速行人檢測研究
4.1 引言
4.2 顯著性區(qū)域檢測
4.3 基于顯著性區(qū)域和MWLD的快速行人檢測
4.4 實驗結(jié)果與分析
4.5 本章小結(jié)
參考文獻
第5章基于改進混合高斯模型的運動目標(biāo)檢測
5.1 引言
5.2 混合高斯模型
5.3 圖像序列的像素改變特征
5.4 算法改進
5.5 實驗結(jié)果與分析
5.6 本章小結(jié)
參考文獻
第6章基于自適應(yīng)尺度核相關(guān)濾波的目標(biāo)跟蹤
6.1 引言
6.2 自適應(yīng)尺度計算模型
6.3 基于自適應(yīng)尺度核相關(guān)濾波目標(biāo)跟蹤算法
6.4 實驗結(jié)果與分析
6.5 本章小結(jié)
參考文獻
第7章重疊視域多攝像機協(xié)同的目標(biāo)跟蹤研究
7.1 引言
7.2 單個攝像機行人PCA軸及腳點的確定
7.3 多攝像機單應(yīng)性約束原理
7.4 基于PCA軸的多攝像機目標(biāo)跟蹤算法
7.5 實驗結(jié)果與分析
7.6 本章小結(jié)
參考文獻
第8章基于CI-DLBP特征的非重疊視域多攝像機目標(biāo)跟蹤
8.1 引言
8.2 CI-DLBP特征的提出
8.3 基于CI-DLBP特征的非重疊視域多攝像機目標(biāo)跟蹤算法
8.4 實驗結(jié)果與分析
8.5 本章小結(jié)
參考文獻
第9章基于貝葉斯模型的非重疊視域多攝像機目標(biāo)跟蹤
9.1 引言
9.2 基于貝葉斯模型的非重疊視域多攝像機目標(biāo)跟蹤算法
9.3 實驗結(jié)果與分析
9.4 本章小結(jié)
參考文獻
附錄A