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页数:178

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出版时间:2012-12

价格:39.00元

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isbn号码:9787115288974

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• 机器视觉
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《光影的追逐：算法探索与视觉识别》 内容梗概 这是一本深度聚焦于计算机视觉核心技术——目标识别与追踪的著作。它并非一本单纯罗列算法的“菜谱”，而是以一种探究式的笔触，带领读者深入理解目标在动态变化环境下的视觉表征、信息提取、以及如何构建鲁棒的追踪机制。全书围绕“如何让计算机‘看见’并‘记住’目标在不同场景下的运动轨迹”这一核心问题展开，从基础的视觉感知原理出发，逐步构建起一套完整的算法框架。 第一部分：视觉世界的基石——特征提取与描述 本部分将是构建理解后续追踪算法的基础。我们将首先探讨人类视觉系统是如何感知和理解世界的，并在此基础上，深入剖析计算机视觉中用于捕捉图像信息精髓的各类特征提取方法。 像素的低语：从基础信号到高级表征 图像的数学语言： 从像素值、灰度、色彩空间（RGB, HSV, YUV等）的转换原理与意义入手，理解图像在计算机内部的原始形态。 局部特征的奥秘： 详细解析边缘检测（Sobel, Canny）、角点检测（Harris, FAST）等早期经典方法，阐述它们如何捕捉图像中的关键几何信息，以及这些信息在目标轮廓、纹理边界等方面的作用。 兴趣点的崛起：SIFT与HOG的精妙设计： 深入讲解尺度不变特征变换（SIFT）算法，从尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配到描述子生成，细致剖析其对旋转、尺度、光照变化的高度鲁棒性。同时，探讨方向梯度直方图（HOG）在行人检测等任务中的成功之处，分析其如何通过梯度方向的统计来描述局部形状。 更具语义的表达：深度学习前的特征探索： 介绍如LBP（局部二值模式）等纹理描述算子，以及它们在区分不同纹理材质方面的优势。 特征的语言：描述子与匹配 描述子的构建艺术： 学习如何将提取到的局部特征转化为具有判别性的数字向量（描述子）。这不仅仅是数值的堆砌，更是对图像局部信息的高度浓缩与编码。 匹配的艺术： 探讨如何通过描述子之间的距离或相似度度量，实现不同图像中同一特征点的匹配。我们将涵盖暴力匹配、FLANN（快速线性近似最近邻）等高效匹配策略，并讨论误匹配的识别与剔除。 第二部分：智能的洞察——目标检测与识别 在掌握了如何从图像中提取有意义的信息后，本部分将聚焦于如何利用这些信息来“找到”并“认出”我们感兴趣的目标。 “它在哪里？”——传统目标检测的探索 滑动窗口与分类器的协同： 剖析基于滑动窗口的检测框架，解释其如何扫描整个图像以寻找目标。 机器学习的助力：SVM与Adaboost： 深入讲解支持向量机（SVM）和Adaboost算法在目标检测中的应用，理解它们如何通过学习大量的正负样本来区分目标与背景。 HOG+SVM的经典组合： 详细分解HOG特征与SVM分类器结合的行人检测方法，理解其在特定场景下的强大威力。 “它是什么？”——分类与识别的辨析 特征与分类器的匹配： 探讨如何根据目标特性选择合适的特征描述和分类模型。 距离度量与相似度判定： 学习各种距离度量方法（欧氏距离、马氏距离等）在目标分类中的应用，以及如何基于相似度进行决策。 第三部分：光影的舞动——目标追踪的机制 这是本书的核心章节，我们将深入探讨如何让计算机“持续地”关注并跟随一个或多个目标在视频序列中的运动。 追踪的基石：状态与模型 目标的运动模型： 引入不同层次的运动模型，从简单的匀速、匀加速模型，到更复杂的非线性运动模型。理解这些模型如何预测目标在下一帧的位置。 目标的视觉模型： 探讨如何构建目标的外观模型，使其能够适应光照、姿态、遮挡等变化。我们将涵盖颜色直方图、模板匹配、以及基于更复杂特征的追踪方法。 经典的追踪范式： 基于相关滤波的追踪（CFT）： 深入剖析相关滤波的原理，解释其如何在频域中高效地完成模板匹配，以及它在速度和鲁棒性方面的优势。我们将介绍如MOSSE、KCF等经典算法。 卡尔曼滤波与粒子滤波的智慧： 详细讲解卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其扩展（EKF, UKF）在目标状态估计中的应用，理解其如何结合运动模型和测量模型来预测和更新目标状态。介绍粒子滤波（Particle Filter）在处理非线性、非高斯系统时的强大能力，以及粒子退化等问题。 基于特征点的追踪： 探讨如何在连续帧之间追踪先前检测到的关键点，以及如何利用这些点的运动来推断目标的运动。 应对挑战：遮挡、形变与杂乱背景 遮挡处理策略： 分析不同类型的遮挡（部分遮挡、完全遮挡）及其对追踪的影响，并介绍应对方法，如利用运动模型进行预测、基于外观模型进行重识别等。 形变与姿态变化： 探讨如何构建能够适应目标形状和姿态变化的追踪器，包括使用更灵活的局部特征描述和更强大的模型。 杂乱背景的干扰： 分析背景杂波对追踪性能的影响，以及如何通过更具判别性的目标模型或背景抑制技术来提高鲁棒性。 多目标追踪的视野 关联的艺术： 引入多目标追踪的基本概念，重点讲解如何将不同帧中的检测框或追踪轨迹进行关联，形成统一的目标ID。 数据关联算法： 详细介绍如匈牙利算法、JPDA（联合概率数据关联）等数据关联方法，以及它们在解决多目标分配问题中的作用。 先进的多目标追踪框架： 简要介绍基于深度学习的多目标追踪方法（如SORT, DeepSORT），理解其如何利用检测结果和外观特征来实现高效的关联。 第四部分：算法的进化——深度学习在视觉追踪中的应用 本部分将转向当下最热门的计算机视觉领域——深度学习，并深入探讨其如何革新目标检测与追踪的性能。 深度学习驱动的检测器： Two-Stage检测器：R-CNN家族的演进： 深入讲解R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等算法，理解其如何通过区域建议网络（RPN）和分类回归网络的结合来高效地进行目标检测。 One-Stage检测器：SSD与YOLO的实时性： 剖析Single Shot MultiBox Detector（SSD）和You Only Look Once（YOLO）系列算法，理解它们如何通过单次网络前向传播实现实时的高效检测。 深度学习赋能的追踪： Siamese网络的追踪思想： 详细讲解基于Siamese网络的追踪器，理解其如何通过学习两个输入分支的相似性来判断目标在连续帧中的对应关系。 端到端追踪的探索： 介绍能够直接从视频输入输出追踪轨迹的端到端深度学习模型。 基于检测的追踪（Tracking-by-Detection）的深度强化： 结合深度学习检测器的强大能力，重新审视并优化基于检测的追踪框架，包括如何利用深度特征进行更精细的数据关联。 第五部分：实践与展望 性能评估与数据集： 介绍目标追踪领域的常用评估指标（MOTA, MOTP, IDF1等），以及各类具有代表性的公开数据集，帮助读者理解如何衡量算法的优劣。 算法的优化与部署： 探讨如何在实际应用中对算法进行优化，包括效率提升、模型压缩，以及在不同硬件平台上的部署考虑。 未来发展趋势： 展望计算机视觉在目标识别与追踪领域的前沿研究方向，如零样本/少样本追踪、视频理解与追踪的结合、联邦学习在追踪中的应用等。 本书旨在提供一个系统、深入的知识体系，帮助读者不仅掌握现有的主流算法，更能理解其背后的原理，从而具备独立分析问题、设计和改进算法的能力。通过对“光影的追逐”这一视觉现象的算法探索，本书将点亮读者在计算机视觉领域的探索之路。

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初次翻开这本书时，我的主要目标是快速掌握当前领域内几项主流方法的精髓，希望能快速应用到我的项目中。然而，这本书的叙述方式却引导我进行了一次更深层次的思维重塑。它没有急于抛出“如何做”的即时答案，而是花费了大量篇幅去探讨“为什么是这样”的底层逻辑和历史演变。作者的笔触极其细腻，对于每一个关键技术点的选择和权衡，都给出了详尽的论证过程，这使得我对整个技术栈的理解不再停留在表面的API调用层面，而是深入到了其背后的物理意义和数学基础。读到某个关于鲁棒性分析的章节时，我甚至感觉自己像是在参与一场学术研讨会，作者的论点层层递进，逻辑链条严密得令人叹服。这本书的价值，在于它培养了一种批判性阅读和独立思考的能力，它教你的远不止是技术，更是一种严谨的科学态度。

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这本书最让我感到惊艳的一点，是它对实际工程应用的深度整合。很多理论书籍往往在理论阐述后就戛然而止，留给读者的是“知道怎么做但不知如何落地”的困境。但这本书在每一个核心算法介绍完毕后，都会紧接着提供一个详细的“工程实现考量”部分。这部分内容涵盖了从实时性约束、内存效率到特定硬件平台优化等多个维度，非常务实。我注意到作者在讨论并行化策略时，引用了最新的GPU计算模型，这说明他并没有满足于过时的知识，而是持续跟进最新的软硬件发展。对于我们这些需要将研究成果转化为实际产品的团队来说，这本书提供的不仅仅是理论指导，更是一份可以直接参考的工程蓝图。它有效地弥合了学术研究与工业实践之间那道看似难以逾越的鸿沟。

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这本书的阅读体验，可以说是复杂而又迷人的。它的难度系数不低，尤其是涉及到高维空间数据处理和非线性优化理论的部分，对于非数学专业背景的读者来说，需要投入极大的专注度和反复的揣摩。我不得不承认，有好几段内容我足足研读了数小时，查阅了大量的参考资料才勉强消化。然而，正是这种挑战性，带来了巨大的成就感。每当攻克一个难点，那种豁然开朗的感觉，远胜于简单地记住一个公式。作者在阐述这些复杂概念时，似乎非常懂得读者的“痛点”，他会适时地插入一些形象的比喻或者在脚注中给出一些拓展阅读的建议，这些细微的关怀，让整个学习过程变得不那么枯燥和孤立。这本书更像是一个严苛的私人教练，它会推着你不断突破自己的能力边界。

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坦白说，我购买这本书是带着一丝怀疑的，因为市面上同类书籍实在太多，很多都停留在对现有开源库的简单罗列和调用说明上，缺乏真正的创新视角。但这本书完全颠覆了我的预期。它的内容结构设计得极具前瞻性，尤其是在探讨未来趋势和未解决挑战的那几章，简直是醍醐灌顶。作者似乎对这个领域的发展脉络有着近乎先知般的洞察力，不仅详尽回顾了经典的成功案例，更大胆地对一些新兴的交叉学科应用进行了设想和初步的框架构建。我特别欣赏作者敢于在书中讨论那些“尚未成熟”但极具潜力的研究方向，这种敢于探索未知领域的勇气，极大地激发了我进行更深入研究的动力。这本书不像是对过去工作的总结，更像是一份通往未来的路线图，为那些想要站在技术前沿的工程师和研究人员提供了宝贵的航标。

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这本书的装帧设计简直是视觉的盛宴，封面那深邃的蓝色背景上，几条流动的光线交织出一种前沿科技的质感，让人一眼就能感受到内容的专业与深度。内页的纸张选用的是那种哑光的高级纸，印刷的字体清晰锐利，即便是长时间阅读也不会让眼睛感到疲劳。我特别欣赏作者在排版上的用心，章节之间的过渡非常自然流畅，图文并茂的布局让人在理解复杂概念时能有更直观的感受。例如，在介绍某个算法的数学推导时，作者并没有堆砌冗长的公式，而是巧妙地穿插了清晰的流程图和示意性的插画，仿佛有一个经验丰富的导师在你旁边耐心讲解。这种对细节的极致追求，充分体现了出版方对一本专业书籍应有的尊重与高标准，拿在手里分量十足，翻阅起来更是爱不释手。它不仅仅是一本工具书，更像是一件精美的工艺品，摆在书架上都能提升整个空间的格调。

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