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視頻監控與小波紋理-面向視神經細胞模型復雜環境感知與定位的圖像理解技術 版權信息
- ISBN：9787564723002
- 條形碼：9787564723002 ; 978-7-5647-2300-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
視頻監控與小波紋理-面向視神經細胞模型復雜環境感知與定位的圖像理解技術 本書特色
對非結構化、隨機性自然場景的感知和理解，是 視覺成像處理系統中具有挑戰性的前沿課題。由李建 平、郭崇云、劉永兵、李昕碩、黃源源等人編著的《 視頻監控與小波紋理--面向視神經細胞模型復雜環境 感知與定位的圖像理解技術》以視覺圖像獲取、分析 、增強、處理為主線，以視頻監控、小波紋理為基礎 ，重點研究面向視神經細胞模型復雜環境感知與定位 的圖像處理新技術，通過借鑒生物視覺模型，將場景 表達與認知學新視覺特征進行融合，為場景感知和辨 識提供一種新的技術手段。受視神經細胞認知智能啟 發，特別是利用生物視覺皮層上的vl細胞，具有類似 于gabor濾波器和高斯拉普拉斯濾波器特性，借助小 波變換和獨立分量分析原理，探索新型算法，研究白 適應自然場景感知和新的識別技術。其中，通過生物 視覺模型的研究，將認知學新特征與場景表達相融合 ，提升自然場景圖像的自適應辨識能力。為此，作者 提出了新的相關算法，解決視覺圖像處理系統中面臨 的自然場景多樣性、隨機性、復雜性以及運動性所帶 來的關鍵理論問題，揭示其內在規律與辯證特性，為 機器人視覺感知、視頻監控異常處理、智能化預警和 海量圖像的快速檢索和高效攝像存儲等領域，提供新 的科學研究方法和手段。 本書可以作為計算機與軟件、通信工程、互聯網 技術、云計算與信息安全、大數據分析與挖掘等相關 專業的高年級本科生、碩士研究牛、博士研究生、教 師的教材和教學參考書，可作為高等院校、研究機構 、企事業單位的分析研究人員的重要參考書。
視頻監控與小波紋理-面向視神經細胞模型復雜環境感知與定位的圖像理解技術 內容簡介
本文對視頻監控系統中的人臉識別、視頻增強和視頻編碼優化三個基本問題進行了較為深入的研究，并提出了一些新的方法。視頻監控系統作為人類視覺功能的延伸，在許多應用中發揮著越來越重要的作用，有著十分重要的價值。
視頻監控與小波紋理-面向視神經細胞模型復雜環境感知與定位的圖像理解技術 目錄
上篇
**章 視頻監控系統緒論
1.1 視頻監控概述
1.2 國內外現狀和發展趨勢
1.2.1 國內外現狀
1.2.2 發展趨勢
1.3 視頻監控系統的幾個關鍵技術
1.3.1 自動人臉識別
1.3.2 視頻增強
1.3.3 視頻編碼優化
1.4 本章小結
第二章 視頻監控中人臉特征描述方法研究
2.1 引言
2.1.1 人臉識別概述
2.1.2 視頻監控中的人臉識別
2.1.3 人臉識別的光照問題
2.1.4 小結
2.2 一種基于輪廓波變換的光照魯棒人臉特征描述方法
2.2.1 輪廓波變換與圖像處理
2.2.2 對數人臉光照模型
2.2.3 基于輪廓波去噪模型的光照魯棒特征提取
2.2.4 實驗結果與分析
2.2.5 結論
2.3 一種基于混合投影函數和圖像熵的光照魯棒人臉特征描述方法
2.3.1 投影函數
2.3.2 圖像熵
2.3.3 混合投影特征提取
2.3.4 實驗結果與分析
2.3.5 結論
2.4 本章小結
第三章 視頻監控中視頻增強方法研究
3.1 引言
3.2 算法描述
3.2.1 rgb色彩空間與ycbcr色彩空間的轉換
3.2.2 小波變換與數字圖像處理
3.2.3 基于小波變換的光照分離
3.2.4 背景估計和運動區域檢測
3.2.5 融合規則和圖像重構
3.2.6 算法流程
3.3 實驗結果與分析
3.4 本章小結
第四章 視頻監控中視頻編碼快速算法研究
4.1 引言
4.1.1 h.264／avc視頻編碼
4.1.2 可伸縮視頻編碼
4.1.3 小結
4.2 一種適宜于h.2 64／avc：的幀間快速編碼算法
4.2.1 相關研究
4.2.2 利用運動和紋理預測
4.2.3 利用時間和空間相關性預測
4.2.4 算法流程
4.2.5 實驗結果與分析
4.2.6 結論
4.3 一種質量可伸縮編碼中增強層幀間快速算法
4.3.1 相關研究
4.3.2 模式選擇的基本原理
4.3.3 算法流程
4.3.4 實驗結果與分析
4.3.5 結論
4.4 本章小結
第五章 上篇總結與展望
5.1 工作總結
5.2 展望
上篇參考文獻
中篇
第六章 copula驅動的小波域紋理特征提取緒論
第七章 小波變換理論
第八章 copula模型及其參數估計
第九章 小波域依賴關系及常用多維模型
第十章 傳統小波域copula多維模型
第十一章 方向小波域與平穩小波域copula多維模型
第十二章 復數小波域copula多維模型
第十三章 中篇總結與展望
下篇
第十四章 基于生物視覺感知機制的圖像理解緒論
第十五章 視皮層感知機制
第十六章 多特征彩色圖像分割模型
第十七章 bu&td圖像分割模型
第十八章 多特征場景分類模型
第十九章 bu&td目標識別模型
第二十章 下篇總結與展望
**章 視頻監控系統緒論
1.1 視頻監控概述
1.2 國內外現狀和發展趨勢
1.2.1 國內外現狀
1.2.2 發展趨勢
1.3 視頻監控系統的幾個關鍵技術
1.3.1 自動人臉識別
1.3.2 視頻增強
1.3.3 視頻編碼優化
1.4 本章小結
第二章 視頻監控中人臉特征描述方法研究
2.1 引言
2.1.1 人臉識別概述
2.1.2 視頻監控中的人臉識別
2.1.3 人臉識別的光照問題
2.1.4 小結
2.2 一種基于輪廓波變換的光照魯棒人臉特征描述方法
2.2.1 輪廓波變換與圖像處理
2.2.2 對數人臉光照模型
2.2.3 基于輪廓波去噪模型的光照魯棒特征提取
2.2.4 實驗結果與分析
2.2.5 結論
2.3 一種基于混合投影函數和圖像熵的光照魯棒人臉特征描述方法
2.3.1 投影函數
2.3.2 圖像熵
2.3.3 混合投影特征提取
2.3.4 實驗結果與分析
2.3.5 結論
2.4 本章小結
第三章 視頻監控中視頻增強方法研究
3.1 引言
3.2 算法描述
3.2.1 rgb色彩空間與ycbcr色彩空間的轉換
3.2.2 小波變換與數字圖像處理
3.2.3 基于小波變換的光照分離
3.2.4 背景估計和運動區域檢測
3.2.5 融合規則和圖像重構
3.2.6 算法流程
3.3 實驗結果與分析
3.4 本章小結
第四章 視頻監控中視頻編碼快速算法研究
4.1 引言
4.1.1 h.264／avc視頻編碼
4.1.2 可伸縮視頻編碼
4.1.3 小結
4.2 一種適宜于h.2 64／avc：的幀間快速編碼算法
4.2.1 相關研究
4.2.2 利用運動和紋理預測
4.2.3 利用時間和空間相關性預測
4.2.4 算法流程
4.2.5 實驗結果與分析
4.2.6 結論
4.3 一種質量可伸縮編碼中增強層幀間快速算法
4.3.1 相關研究
4.3.2 模式選擇的基本原理
4.3.3 算法流程
4.3.4 實驗結果與分析
4.3.5 結論
4.4 本章小結
第五章 上篇總結與展望
5.1 工作總結
5.2 展望
上篇參考文獻
中篇
第六章 copula驅動的小波域紋理特征提取緒論
第七章 小波變換理論
第八章 copula模型及其參數估計
第九章 小波域依賴關系及常用多維模型
第十章 傳統小波域copula多維模型
第十一章 方向小波域與平穩小波域copula多維模型
第十二章 復數小波域copula多維模型
第十三章 中篇總結與展望
下篇
第十四章 基于生物視覺感知機制的圖像理解緒論
第十五章 視皮層感知機制
第十六章 多特征彩色圖像分割模型
第十七章 bu&td圖像分割模型
第十八章 多特征場景分類模型
第十九章 bu&td目標識別模型
第二十章 下篇總結與展望
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視頻監控與小波紋理-面向視神經細胞模型復雜環境感知與定位的圖像理解技術 作者簡介
李建平，1964年lO月生，湖南省祁陽縣人，理學學士，理學碩士、工學碩士，工學博士，出站博士后，教授(1999年由講師破格直接晉升為教授)，博士生導師(2000年)，享受國務院政府特殊津貼(2001年)，加拿大圭爾夫大學(University ofGuelph)客座教授(Adjunct Professor)，國際小波分析應用研究中心創始人兼主任，跨學科跨院校跨平臺國際應用技術研究中心主任，智能信息處理與小波分析應用學術團隊負責人，國際學術進展International：Progress on Wavelet Analysis and Active MediaTechnology(IPWAAMT，EI檢索)創始人、主編，國際學術期刊International．10renal of WaveletMultiresolution and Information Processing(IJWMIP，SCI檢索學術刊物)聯合創始人、副主編，多次國際學術大會主席、副主席、分會主席，2004年國際計算機學術大會(IcC)、第三屆國際小波分析及其應用學術大會(ICWAA)、第二屆智能體媒介技術國際學術大會(ICAMT)程序委員會主席，2007年信息計算及自動化國際學術大會(2007 Internationalconference on Information Computing and Automation——ICICA2007)主席，IEEE ICACIA2008、IEEE ICACIA2009、IEEE ICACIA20 l 0、IEEE ICWAMTIP2012、lOth IEEE ICCWAMTI：P20l3國際學術大會主席。先后被選為美國信息工程學會委員、SPIE會員、美國IBM公司及微軟公司授權專家、國家公安部首席科學家、國務院政府特殊津貼獲得者、國家科學技術獎勵評審委員、教育部新世紀優秀人才計劃獲得者、教育部信息安全專家委員會成員、中國人工智能學會智能信息安全專委會副主任、四川省有突出貢獻的優秀專家、重慶市優秀專業技術人才、總后勤部“科技新星”、總后勤部“十大學習成才標兵”，1次榮立二等功，4次受嘉獎。是國際上小波分析與信息處理研究領域十分活躍的知名專家。 李建平在國際上獨立提出并首次建立了“小波變換的加速方法”、“矢量積小波變換理論”、“基于小波分
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