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在線視頻目標跟蹤方法 版權信息
- ISBN：9787030650504
- 條形碼：9787030650504 ; 978-7-03-065050-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
在線視頻目標跟蹤方法 內容簡介
本書具體綜述基于視頻目標檢測的方法、基于視頻目標分割的跟蹤方法, 并將這些方法分為不同的類別, 并確定新的趨勢, 具體包括: 兩種基于視頻目標檢測的結構化學習的目標跟蹤方法 ; 基于視頻目標檢測的顏色緊湊二值特征的終身學習視頻目標跟蹤方法 ; 基于視頻目標分割的部件和相關濾波器的目標跟蹤方法及基于語義感知的視頻目標跟蹤與分割方法。本書介紹這些方法的基本原理、核心步驟以及實驗驗證等。
在線視頻目標跟蹤方法 目錄
目錄
《博士后文庫》序言
前言
第1章 緒論 1
1.1 概述 1
1.1.1 在線視頻目標檢測與跟蹤 1
1.1.2 在線視頻目標分割與跟蹤 2
1.2 視頻目標跟蹤的挑戰與問題 3
1.3 視頻目標檢測與跟蹤的研究現狀 4
1.3.1 生成式基于檢測的視頻目標跟蹤 4
1.3.2 判別式基于檢測的視頻目標跟蹤 4
1.4 視頻目標分割與跟蹤的研究現狀 5
1.4.1 無監督視頻目標分割 6
1.4.2 半監督視頻目標分割 14
1.4.3 交互式視頻目標分割 20
1.4.4 弱監督視頻目標分割 22
1.4.5 基于分割的跟蹤 23
1.5 數據集和性能度量指標 28
1.5.1 視頻目標跟蹤數據集 28
1.5.2 性能度量指標 30
1.6 視頻目標跟蹤的研究方向 32
參考文獻 32
第2章 基于結構化學習的視頻目標跟蹤 49
2.1 概述 49
2.2 近似稀疏交叉核的在線結構化學習的單目標跟蹤 50
2.2.1 相關工作 51
2.2.2 單目標跟蹤方法的概述 52
2.2.3 在線大間隔結構化學習跟蹤 52
2.2.4 單目標跟蹤算法 56
2.2.5 實驗 58
2.3 聯合外觀和運動推理的結構化學習的多目標跟蹤 68
2.3.1 相關工作 69
2.3.2 外觀和運動的跟蹤方法 70
2.3.3 實驗 75
2.4 本章小結 81
參考文獻 82
第3章 顏色緊湊二值特征的終身學習視頻目標跟蹤 86
3.1 概述 86
3.2 相關工作 87
3.2.1 終身學習 87
3.2.2 視覺跟蹤 89
3.3 學習具有顏色屬性的緊湊二進制編碼 90
3.3.1 具有顏色屬性的HOG特征 90
3.3.2 緊湊的二進制編碼學習 91
3.4 終身學習視覺跟蹤 92
3.4.1 具有終身學習的判別外觀模型 92
3.4.2 在線終身學習模型更新 93
3.5 實驗 95
3.5.1 實驗設置 95
3.5.2 定量評估 95
3.5.3 定性評估 101
3.6 本章小結 104
參考文獻 104
第4章 基于部件和相關濾波器的目標跟蹤 109
4.1 概述 109
4.2 基于部件與空間結構保持的核相關濾波器跟蹤方法 110
4.2.1 相關工作 110
4.2.2 核相關濾波器跟蹤 111
4.2.3 部件權重結構學習 112
4.2.4 空間約束檢測 113
4.2.5 實驗 114
4.3 基于高效密集置信傳播的實時相關濾波器跟蹤方法 116
4.3.1 相關工作 118
4.3.2 構建馬爾可夫隨機場模型的視覺跟蹤 119
4.3.3 密集置信傳播的推理 123
4.3.4 提出的跟蹤算法 125
4.3.5 實驗 127
4.4 本章小結 137
參考文獻 138
第5章 基于語義感知的視頻目標跟蹤與分割 143
5.1 概述 143
5.2 相關工作 144
5.2.1 視頻目標跟蹤 144
5.2.2 語義的視頻目標跟蹤 145
5.2.3 語義分割 145
5.2.4 序列語義標簽 146
5.2.5 尺度估計 146
5.3 視頻序列的語義目標采樣生成 146
5.3.1 類別級語義生成 147
5.3.2 目標級語義估計 147
5.4 基于語義的視頻目標跟蹤 151
5.4.1 模板模型 151
5.4.2 語義干擾物感知的顏色外觀模型 152
5.4.3 具體語義兼容性的聚合跟蹤 153
5.4.4 與相關工作的差異 154
5.5 基于分割的尺度自適應 155
5.5.1 基于分割的精確目標定位 155
5.5.2 局部證據信息 156
5.5.3 精確的目標邊界框 156
5.5.4 與相關工作的差異 156
5.6 實驗 157
5.6.1 整體性能 158
5.6.2 成分分析 168
5.7 本章小結 176
參考文獻 177
第6章 總結與展望 181
6.1 總結 181
6.2 展望 182
編后記 184
彩圖
《博士后文庫》序言
前言
第1章 緒論 1
1.1 概述 1
1.1.1 在線視頻目標檢測與跟蹤 1
1.1.2 在線視頻目標分割與跟蹤 2
1.2 視頻目標跟蹤的挑戰與問題 3
1.3 視頻目標檢測與跟蹤的研究現狀 4
1.3.1 生成式基于檢測的視頻目標跟蹤 4
1.3.2 判別式基于檢測的視頻目標跟蹤 4
1.4 視頻目標分割與跟蹤的研究現狀 5
1.4.1 無監督視頻目標分割 6
1.4.2 半監督視頻目標分割 14
1.4.3 交互式視頻目標分割 20
1.4.4 弱監督視頻目標分割 22
1.4.5 基于分割的跟蹤 23
1.5 數據集和性能度量指標 28
1.5.1 視頻目標跟蹤數據集 28
1.5.2 性能度量指標 30
1.6 視頻目標跟蹤的研究方向 32
參考文獻 32
第2章 基于結構化學習的視頻目標跟蹤 49
2.1 概述 49
2.2 近似稀疏交叉核的在線結構化學習的單目標跟蹤 50
2.2.1 相關工作 51
2.2.2 單目標跟蹤方法的概述 52
2.2.3 在線大間隔結構化學習跟蹤 52
2.2.4 單目標跟蹤算法 56
2.2.5 實驗 58
2.3 聯合外觀和運動推理的結構化學習的多目標跟蹤 68
2.3.1 相關工作 69
2.3.2 外觀和運動的跟蹤方法 70
2.3.3 實驗 75
2.4 本章小結 81
參考文獻 82
第3章 顏色緊湊二值特征的終身學習視頻目標跟蹤 86
3.1 概述 86
3.2 相關工作 87
3.2.1 終身學習 87
3.2.2 視覺跟蹤 89
3.3 學習具有顏色屬性的緊湊二進制編碼 90
3.3.1 具有顏色屬性的HOG特征 90
3.3.2 緊湊的二進制編碼學習 91
3.4 終身學習視覺跟蹤 92
3.4.1 具有終身學習的判別外觀模型 92
3.4.2 在線終身學習模型更新 93
3.5 實驗 95
3.5.1 實驗設置 95
3.5.2 定量評估 95
3.5.3 定性評估 101
3.6 本章小結 104
參考文獻 104
第4章 基于部件和相關濾波器的目標跟蹤 109
4.1 概述 109
4.2 基于部件與空間結構保持的核相關濾波器跟蹤方法 110
4.2.1 相關工作 110
4.2.2 核相關濾波器跟蹤 111
4.2.3 部件權重結構學習 112
4.2.4 空間約束檢測 113
4.2.5 實驗 114
4.3 基于高效密集置信傳播的實時相關濾波器跟蹤方法 116
4.3.1 相關工作 118
4.3.2 構建馬爾可夫隨機場模型的視覺跟蹤 119
4.3.3 密集置信傳播的推理 123
4.3.4 提出的跟蹤算法 125
4.3.5 實驗 127
4.4 本章小結 137
參考文獻 138
第5章 基于語義感知的視頻目標跟蹤與分割 143
5.1 概述 143
5.2 相關工作 144
5.2.1 視頻目標跟蹤 144
5.2.2 語義的視頻目標跟蹤 145
5.2.3 語義分割 145
5.2.4 序列語義標簽 146
5.2.5 尺度估計 146
5.3 視頻序列的語義目標采樣生成 146
5.3.1 類別級語義生成 147
5.3.2 目標級語義估計 147
5.4 基于語義的視頻目標跟蹤 151
5.4.1 模板模型 151
5.4.2 語義干擾物感知的顏色外觀模型 152
5.4.3 具體語義兼容性的聚合跟蹤 153
5.4.4 與相關工作的差異 154
5.5 基于分割的尺度自適應 155
5.5.1 基于分割的精確目標定位 155
5.5.2 局部證據信息 156
5.5.3 精確的目標邊界框 156
5.5.4 與相關工作的差異 156
5.6 實驗 157
5.6.1 整體性能 158
5.6.2 成分分析 168
5.7 本章小結 176
參考文獻 177
第6章 總結與展望 181
6.1 總結 181
6.2 展望 182
編后記 184
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