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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.1.1 计算机视觉研究的特点1

1.1.2 计算机视觉与相关领域的关系2

1.1.3 计算机视觉研究的发展2

1.1.4 视觉目标检测与跟踪的研究意义4

1.2 视觉目标检测与跟踪的研究内容6

1.2.1 视觉目标检测的研究内容和分类6

1.2.2 视觉目标跟踪的研究内容和分类6

1.3 视觉目标检测与跟踪的研究现状9

1.3.1 应用前景与研究现状9

1.3.2 视觉目标检测与跟踪研究的难点10

参考文献11

第2章 目标表示14

2.1 颜色特征14

2.1.1 颜色空间14

2.1.2 颜色直方图15

2.2 纹理特征17

2.3 形状特征19

2.3.1 Haar-Like特征19

2.3.2 SIFT特征20

2.3.3 HOG特征23

2.4 深度学习特征24

2.4.1 卷积神经网络25

2.4.2 卷积神经网络的结构26

2.4.3 卷积神经网络的训练27

2.5 特征选择与降维28

2.5.1 特征降维28

2.5.2 特征选择31

参考文献36

第3章 目标检测方法38

3.1 运动目标检测38

3.1.1 基本概念38

3.1.2 帧差法39

3.1.3 背景减除法40

3.1.4 光流法45

3.2 图像匹配方法46

3.2.1 基于像素灰度的匹配47

3.2.2 基于特征的匹配47

3.2.3 基于变换域的匹配52

3.2.4 基于投影的匹配53

3.3 机器学习方法54

3.3.1 人工神经网络54

3.3.2 支持向量机60

3.3.3 Boosting方法65

3.3.4 Adaboost算法66

3.3.5 Logitboost算法67

第4章 目标检测的典型应用69

4.1 人脸检测69

4.1.1 人脸检测数据库70

4.1.2 人脸检测的计算模型71

4.1.3 人脸检测算法72

4.2 行人目标检测76

4.2.1 人体检测数据库76

4.2.2 人体检测常用特征77

4.2.3 实例分析79

4.3 车辆检测84

4.3.1 主要的车辆检测数据库85

4.3.2 车辆检测的一般方法85

4.3.3 实例分析87

4.4 文字目标检测91

4.4.1 文字目标检测方法93

4.4.2 文字目标检测数据集合93

4.4.3 快速视频文字检测方法94

4.4.4 特征选择100

4.4.5 文字检测分类器及方法101

4.5 多类目标检测103

4.5.1 代表性数据集合103

4.5.2 多类目标检测方法104

4.5.3 多类目标检测方法性能对比106

参考文献107

第5章 目标跟踪方法111

5.1 跟踪目标描述111

5.1.1 跟踪目标的特征表示111

5.1.2 跟踪目标的表示方法112

5.1.3 视觉目标跟踪的分类115

5.2 经典视觉目标跟踪方法116

5.2.1 确定性目标跟踪方法116

5.2.2 非确定性目标跟踪方法121

5.3 视觉目标跟踪最新研究方法125

5.3.1 单目标跟踪方法125

5.3.2 多目标跟踪方法133

参考文献138

第6章 视觉目标跟踪展望140

6.1 行人跟踪目标再识别141

6.2 多传感器信息融合目标跟踪143

6.3 跟踪目标轨迹行为分析研究144

参考文献147

后记151