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基于機器學(xué)習(xí)的行為識別技術(shù)研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787513044592
- 條形碼：9787513044592 ; 978-7-5130-4459-2
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于機器學(xué)習(xí)的行為識別技術(shù)研究 本書特色
本書針對智能視頻分析這一主題，圍繞視頻監(jiān)控中的人體復(fù)雜行為識別問題，詳細(xì)地介紹了其概念、原理和技術(shù)方法。針對監(jiān)控的復(fù)雜場景的需求，采用了機器學(xué)習(xí)、模式識別和計算機視覺中的一些先進(jìn)技術(shù)，探討了智能監(jiān)控背景下的運動目標(biāo)跟蹤、運動特征提取和交互行為識別等關(guān)鍵問題，為增強現(xiàn)有的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的自動化程度和智能處理能力提供強有力的理論支持和技術(shù)幫助。
基于機器學(xué)習(xí)的行為識別技術(shù)研究 內(nèi)容簡介
本書可以作為從事圖像理解、模式識別、機器視覺等相關(guān)專業(yè)研究人員的參考書，對于計算機科學(xué)與技術(shù)、信息與通信工程、電子科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)的研究生和高年級本科生也有一定的參考價值。
基于機器學(xué)習(xí)的行為識別技術(shù)研究 目錄
目 錄
第１章 緒論
１.１ 研究背景與意義
１.２ 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
１.３ 研究內(nèi)容與論文組織
第２章 人體關(guān)鍵點跟蹤及軌跡恢復(fù)
２.１ 引言
２.２ 人體結(jié)構(gòu)模型
２.３ 基于馬爾科夫鏈蒙特卡羅原理的改進(jìn)粒子濾波算法
２.４ 實驗與結(jié)果
２.５ 本章小結(jié)
第３章 基于詞包的人體行為特征表示
３.１ 引言
３.２ 時空興趣點特征目 錄 第１章 緒論 １.１ 研究背景與意義 １.２ 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 １.３ 研究內(nèi)容與論文組織 第２章 人體關(guān)鍵點跟蹤及軌跡恢復(fù) ２.１ 引言 ２.２ 人體結(jié)構(gòu)模型 ２.３ 基于馬爾科夫鏈蒙特卡羅原理的改進(jìn)粒子濾波算法 ２.４ 實驗與結(jié)果 ２.５ 本章小結(jié) 第３章 基于詞包的人體行為特征表示 ３.１ 引言 ３.２ 時空興趣點特征 ３.３ 人體軌跡相空間重建及特征 ３.４ 基于視覺詞的人體行為特征表示 ３.５ 實驗與結(jié)果 ３.６ 本章小結(jié) 第４章 基于改進(jìn)ＰＬＳＡ和案例推理算法的簡單歧義行為識別 ４.１ 引言 ４.２ ＰＬＳＡ模型的基本原理 ４.３ 案例推理 ４.４ 改進(jìn)ＰＬＳＡ＋ＣＢＲ歧義行為識別算法 ４.５ 實驗與結(jié)果 ４.６ 本章小結(jié) 第５章 基于馬爾科夫邏輯網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜行為識別 ５.１ 引言 ５.２ 馬爾科夫邏輯網(wǎng)簡介 ５.３ 基于馬爾科夫邏輯網(wǎng)的復(fù)雜行為識別 ５.４ 實驗與結(jié)果 ５.５ 本章小結(jié) 第６章 結(jié)束語 ６.１ 本文工作總結(jié) ６.２ 進(jìn)一步研究工作信息
第１章 緒論
１.１ 研究背景與意義
１.２ 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
１.３ 研究內(nèi)容與論文組織
第２章 人體關(guān)鍵點跟蹤及軌跡恢復(fù)
２.１ 引言
２.２ 人體結(jié)構(gòu)模型
２.３ 基于馬爾科夫鏈蒙特卡羅原理的改進(jìn)粒子濾波算法
２.４ 實驗與結(jié)果
２.５ 本章小結(jié)
第３章 基于詞包的人體行為特征表示
３.１ 引言
３.２ 時空興趣點特征目 錄 第１章 緒論 １.１ 研究背景與意義 １.２ 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 １.３ 研究內(nèi)容與論文組織 第２章 人體關(guān)鍵點跟蹤及軌跡恢復(fù) ２.１ 引言 ２.２ 人體結(jié)構(gòu)模型 ２.３ 基于馬爾科夫鏈蒙特卡羅原理的改進(jìn)粒子濾波算法 ２.４ 實驗與結(jié)果 ２.５ 本章小結(jié) 第３章 基于詞包的人體行為特征表示 ３.１ 引言 ３.２ 時空興趣點特征 ３.３ 人體軌跡相空間重建及特征 ３.４ 基于視覺詞的人體行為特征表示 ３.５ 實驗與結(jié)果 ３.６ 本章小結(jié) 第４章 基于改進(jìn)ＰＬＳＡ和案例推理算法的簡單歧義行為識別 ４.１ 引言 ４.２ ＰＬＳＡ模型的基本原理 ４.３ 案例推理 ４.４ 改進(jìn)ＰＬＳＡ＋ＣＢＲ歧義行為識別算法 ４.５ 實驗與結(jié)果 ４.６ 本章小結(jié) 第５章 基于馬爾科夫邏輯網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜行為識別 ５.１ 引言 ５.２ 馬爾科夫邏輯網(wǎng)簡介 ５.３ 基于馬爾科夫邏輯網(wǎng)的復(fù)雜行為識別 ５.４ 實驗與結(jié)果 ５.５ 本章小結(jié) 第６章 結(jié)束語 ６.１ 本文工作總結(jié) ６.２ 進(jìn)一步研究工作信息
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基于機器學(xué)習(xí)的行為識別技術(shù)研究 作者簡介
涂宏斌，2000年畢業(yè)于華中交通大學(xué)，2007年工作于中國中車株洲電力機車研究所，長期從事智能交通、視頻監(jiān)控和人工智能方面研究。
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