反恐背景下的信息技术革新研究
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作者刘钊 著
出版社时事出版社
ISBN9787519501068
出版时间2017-08
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数141页
字数114千字
定价60元
货号SC:9787519501068
上书时间2024-12-23
商品详情
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作者简介:
刘钊，男，1981年生，博士，讲师，党员。现就职于中国人民公安大学，任网络空间安全与法制协同创新中心研究员。2006年毕业于比利时鲁汶大学，获生物信息学硕士学位；2017年毕业于北京理工大学，获计算机应用技术博士学位。在靠前刊物和会议发表数篇论文，主要研究方向为人工智能、模式识别和计算机视觉。
内容简介:
随着优选反恐形势的不断加剧和以自动驾驶为主要代表的新交通系统的兴起，选择视频序列中的行人作为主要视觉对象的行人检测和跟踪是智能安防、智能交通、自动化等系统中的一项关键技术。刘钊著的这本《反恐背景下的信息技术革新研究（以视频序列中的行人检测与跟踪为例）》从行人目标的稀疏特性着手，从有效描述行人目标的特征、增强外观模型的区分度和对行人形态变化进行部件建模等方面进行了深入研究，利用深度学习等新方法，提出了用于行人检测的深度通道特征、多类别判别式字典学习方法和基于多分量可变形部件模型的行人跟踪方法。
目录:
前言 信息技术革新与新形态反恐
第一章 行人检测与行人跟踪研究现状
第一节 研究的目的和意义
第二节 国内外研究现状和发展趋势
一、行人检测研究现状
二、目标跟踪研究现状
第三节 行人跟踪与检测算法展望
第四节 研究内容
第五节 本书结构
第二章 基于深度通道特征的行人检测
第一节 引言
第二节 深度卷积神经网络与稀疏滤波
一、深度卷积神经网络
二、稀疏滤波
第三节 深度通道特征
一、行人通道特征和深度通道特征
二、深度通道特征的提取
三、用于行人检测的特征构成
第四节 基于深度通道特征的行人检测
第五节 实验结果
一、实验设置
二、对比分析
三、决策树个数的影响
四、未识别情况分析
第六节 小结
第三章 基于字典学习的行人跟踪方法
第一节 引言
第二节 非冗余限定的字典学习
一、字典学习在分类与跟踪中的局限性
二、增加字典学习区分度的非冗余限定条件
第三节 多类别判别式字典学习跟踪算法
一、多类别判别式字典学习
二、跟踪算法与字典更新
第四节 实验结果
一、实验设置
二、整体性能比较
三、特殊预设状态性能比较
四、初始化对跟踪器性能的影响
第五节 小结
第四章 基于多分量可变部件模型的行人跟踪
第一节 引言
第二节 行人可变
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