實用性目標檢測與跟蹤算法原理與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐光柱 著

圖書標籤:

• 目標檢測
• 目標跟蹤
• 計算機視覺
• 深度學習
• 算法
• 圖像處理
• Python
• OpenCV
• 實時性
• 應用

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118102208

商品編碼：29710462991

包裝：平裝

齣版時間：2015-06-18

基本信息

書名:實用性目標檢測與跟蹤算法原理與應用

：72.00元

售價：49.0元,便宜23.0元,摺扣68

作者:徐光柱

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2015-06-18

ISBN：9787118102208

字數：

頁碼：164

版次：1

裝幀：平裝

開本：16

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

徐光柱、雷幫軍著的《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》從實時與實用兩個角度，結閤具體實例係統講述瞭視覺目標檢測與跟蹤算法原理及應用。

在視覺目標檢測部分，本書全麵論述瞭AdaBoost算法原理、積分圖及Haar-Like特徵快速計算方法和Viola-Jones通用目標檢測框架、梯度直方圖、SVM原理、HOG與SVM相結閤的目標檢測框架，同時給齣瞭這兩類算法在人臉檢測與行人檢測中的應用實例及基於openCV的實現。在視覺目標跟蹤部分，本書係統介紹瞭單目標跟蹤算法的分類與現存問題及性能評價方法；詳細論述瞭以壓縮感知理論為背景的壓縮跟蹤算法原理及改進算法．並對其具體實現給齣瞭細節分析；全麵講述瞭跟蹤、學習及檢測相結閤的視覺目標跟蹤算法的原理，並給齣瞭其性能分析。*後，從具體問題齣發，本書詳細說明瞭目標檢測與跟蹤算法在人眼區域檢測與跟蹤、多人臉檢測與跟蹤、交互式魚體跟蹤係統中的應用。

本書內容豐富、案例典型，論述由淺入深、重點突齣，理論與實例緊密結閤，內容安排閤理、可讀性強。

本書適用於計算機視覺相關方嚮的研究生和高年級本科生閱讀，同時也可作為相關領域研究人員和目標檢測與跟蹤算法工程師的參考資料。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《人工智能驅動的創新：深度學習模型在復雜場景下的感知與決策》 內容概述： 本書旨在深入探討人工智能領域的核心技術——深度學習，並重點聚焦於其在復雜現實場景中的感知與決策能力。不同於關注具體算法原理的著作，本書更側重於從宏觀視角展現深度學習模型如何被構建、訓練，並最終在解決實際問題中發揮關鍵作用。我們將剖析主流深度學習框架的構建邏輯，介紹不同神經網絡架構的設計思想，並通過一係列精心挑選的案例研究，展示這些模型如何賦能機器人導航、自動駕駛、智能監控、醫療影像分析以及個性化推薦係統等前沿應用。本書力求以清晰的語言、豐富的圖示和直觀的案例，引導讀者理解深度學習強大的感知與決策機製，以及其在推動各行各業創新浪潮中的核心地位。 第一部分：深度學習的基石：從數據到模型 本部分將帶領讀者走進深度學習的世界，理解其核心概念和基本構建模塊。 第一章：數據：智能的源泉與挑戰 數據的重要性與多樣性： 深入闡述高質量、大規模數據集對於訓練有效深度學習模型的不可替代性。我們將討論不同類型的數據（圖像、文本、語音、時間序列等）的特徵及其在機器學習任務中的應用。 數據預處理與增強： 詳細介紹數據清洗、歸一化、標注以及各種數據增強技術（如翻轉、裁剪、鏇轉、顔色抖動等）在提升模型泛化能力中的作用。強調數據預處理的嚴謹性和數據增強的創造性。 數據集的構建與管理： 探討如何從零開始構建特定領域的數據集，包括數據采集、標注工具的選擇、質量控製策略以及數據集的存儲與版本管理。 數據隱私與倫理考量： 關注在數據驅動的人工智能發展過程中，數據隱私保護、信息安全以及算法偏見的倫理問題，強調負責任的數據使用。 第二章：神經網絡的演進：從感知器到深度架構 神經網絡的基本原理： 迴顧感知器、多層感知器（MLP）等早期模型，解釋神經元、激活函數、權重和偏置等基本概念。 捲積神經網絡（CNN）： 深入講解CNN的核心思想，包括捲積層、池化層、全連接層及其在圖像識彆和計算機視覺任務中的卓越錶現。我們將展示CNN如何有效地從圖像中提取空間特徵。 循環神經網絡（RNN）及其變種： 闡述RNN在處理序列數據（如文本、語音）中的優勢，並重點介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何解決梯度消失問題，實現對長期依賴關係的建模。 Transformer架構： 詳細解析Transformer模型及其在自然語言處理（NLP）領域的革命性影響。重點介紹自注意力機製（Self-Attention）和多頭注意力機製，以及其在並行計算和捕捉長距離依賴方麵的強大能力。 生成對抗網絡（GAN）： 介紹GAN的生成器與判彆器的對抗訓練模式，以及其在圖像生成、風格遷移、數據增強等方麵的應用潛力。 第三章：模型訓練的藝術：優化與正則化 損失函數的設計與選擇： 探討不同任務（分類、迴歸、分割等）中常用的損失函數，如交叉熵損失、均方誤差損失等，以及如何根據具體問題選擇閤適的損失函數。 優化算法的原理與應用： 深入剖析隨機梯度下降（SGD）及其各種改進算法，如Adam、RMSprop、Adagrad等，解釋它們如何高效地更新模型參數，並討論學習率調度策略的重要性。 正則化技術： 詳細介紹L1/L2正則化、Dropout、Batch Normalization等技術，以及它們如何有效防止模型過擬閤，提升模型的泛化能力。 超參數調優： 探討網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等超參數調優方法，以及如何係統地尋找最優的模型配置。 模型評估與驗證： 講解準確率、召迴率、F1分數、IoU等關鍵評估指標，以及交叉驗證、留齣法等驗證策略。 第二部分：人工智能驅動的感知能力 本部分將聚焦於深度學習模型如何賦予機器強大的感知能力，使其能夠理解和解釋復雜的現實世界。 第四章：計算機視覺：讓機器“看見”世界 圖像分類與識彆： 講解如何利用CNN等模型對圖像中的物體進行分類和識彆，並展示AlexNet、VGG、ResNet、Inception等經典模型的演進曆程。 目標檢測與定位： 深入分析R-CNN係列、YOLO係列、SSD等目標檢測算法的原理，如何同時實現對圖像中多個目標的檢測和邊界框的定位。 圖像分割（語義分割、實例分割、全景分割）： 介紹FCN、U-Net、Mask R-CNN等模型，實現像素級彆的圖像理解，區分不同類彆的物體或同一物體的不同實例。 圖像生成與風格遷移： 探討GAN在生成逼真圖像、創作藝術風格方麵的應用，以及如何利用神經網絡實現圖像風格的遷移。 三維視覺與場景理解： 介紹點雲處理、深度估計、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等技術，使機器能夠理解三維空間信息。 第五章：自然語言處理：讓機器“理解”語言 詞嵌入與語言模型： 講解Word2Vec、GloVe等詞嵌入技術，以及RNN、LSTM、Transformer在構建語言模型中的應用，實現對詞語之間關係的建模。 文本分類與情感分析： 介紹如何利用深度學習模型進行文本內容的分類（如垃圾郵件檢測）和情感傾嚮的識彆。 機器翻譯： 重點解析基於Attention機製的Transformer模型在神經機器翻譯（NMT）領域的突破，實現高質量的跨語言文本轉換。 問答係統與對話生成： 探討如何構建能夠理解用戶問題並生成準確答案的智能問答係統，以及如何實現自然流暢的對話交互。 文本摘要與信息抽取： 講解如何利用深度學習模型從大量文本中提取關鍵信息和生成簡潔的摘要。 第六章：多模態學習：融閤多種感官信息 跨模態錶示學習： 探討如何學習能夠統一錶示不同模態數據（如圖像、文本、音頻）的共享空間。 圖像字幕生成： 介紹如何將圖像內容轉化為自然語言描述，使機器能夠“看見”並“說齣”圖像。 視覺問答（VQA）： 講解如何讓模型結閤圖像內容和文本問題，生成準確的答案。 音頻與視頻內容分析： 探討如何利用深度學習模型進行語音識彆、說話人識彆、視頻內容理解、事件檢測等。 第三部分：人工智能驅動的決策能力 本部分將深入研究深度學習模型如何從感知到的信息中做齣智能決策，並驅動各種智能係統的運行。 第七章：強化學習：在交互中學習最優策略 強化學習的基本框架： 介紹Agent、Environment、State、Action、Reward等核心概念，以及馬爾可夫決策過程（MDP）。 值函數與策略梯度： 講解Q-Learning、SARSA等基於值函數的方法，以及策略梯度（Policy Gradient）方法，如何學習最優策略。 深度強化學習（DRL）： 結閤深度學習，介紹Deep Q-Network（DQN）、Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）、Proximal Policy Optimization（PPO）等DRL算法，使其能夠處理高維狀態空間。 應用場景： 探討DRL在機器人控製、遊戲AI、自動駕駛決策、資源調度等領域的成功案例。 第八章：深度學習在機器人與自動駕駛中的應用 路徑規劃與導航： 結閤SLAM、目標檢測和強化學習，講解如何構建能夠自主導航的機器人係統。 運動控製與姿態估計： 探討如何利用深度學習模型實現精確的機器人運動控製和對自身姿態的準確估計。 自動駕駛感知係統： 詳細介紹自動駕駛車輛中，目標檢測、車道綫檢測、障礙物識彆、交通信號燈識彆等感知模塊的工作原理。 決策與規劃： 講解自動駕駛汽車如何基於感知信息，做齣駕駛決策，如變道、超車、避障等。 人機交互與駕駛員監控： 探討如何利用深度學習技術提升自動駕駛中的人機交互體驗，以及監測駕駛員狀態。 第九章：智能係統中的決策製定與優化 推薦係統： 深入分析協同過濾、基於內容的推薦、混閤推薦以及深度學習在個性化推薦中的應用（如Embedding、RNN、Transformer）。 金融風控與量化交易： 探討深度學習在欺詐檢測、信用評分、股票價格預測、算法交易等領域的應用。 醫療影像診斷與輔助決策： 介紹深度學習模型如何輔助醫生進行疾病診斷，如腫瘤檢測、病竈分割等。 智能製造與質量控製： 講解深度學習在産品缺陷檢測、生産流程優化、預測性維護等方麵的應用。 城市交通管理與優化： 探討深度學習在交通流量預測、信號燈配時優化、公共交通調度等方麵的作用。 第四部分：前沿探索與未來展望 本部分將帶領讀者展望深度學習技術的最新發展趨勢，以及其在構建未來智能社會中的潛在影響。 第十章：麵嚮未來的深度學習：可解釋性、聯邦學習與邊緣AI 可解釋性AI（XAI）： 探討如何理解深度學習模型的決策過程，提升模型的透明度和可信度，例如LIME、SHAP等方法。 聯邦學習： 介紹如何在保護數據隱私的前提下，進行分布式模型訓練，尤其是在醫療、金融等敏感領域。 邊緣AI： 探討將深度學習模型部署到計算能力受限的邊緣設備上，實現低延遲、高效率的智能應用。 自監督學習與少樣本學習： 介紹如何利用無標簽數據進行預訓練，以及如何在數據量有限的情況下訓練高性能模型。 神經符號AI： 探討將深度學習的感知能力與符號推理的邏輯性相結閤，構建更強大、更通用的AI係統。 第十一章：人工智能的倫理、社會影響與負責任發展 算法偏見與公平性： 深入分析算法中存在的偏見及其對社會公平的影響，並探討緩解策略。 AI的就業影響與社會變革： 討論AI技術對勞動力市場、教育體係和社會結構可能帶來的深遠影響。 AI的安全與可信賴性： 關注AI係統的魯棒性、安全性以及如何構建可信賴的AI。 AI治理與政策法規： 探討國際社會在AI治理、倫理規範和法律法規製定方麵所做的努力。 構建包容性與可持續的人工智能： 強調AI技術應服務於人類福祉，促進社會可持續發展，並呼籲全球閤作共同應對AI帶來的挑戰。 本書將以其前瞻性的視角、全麵的內容覆蓋和豐富的實踐案例，為讀者提供一個深入理解人工智能驅動的創新和決策能力的平颱，激發讀者在這一激動人心領域的探索與實踐。

評分☆☆☆☆☆

這本《實用性目標檢測與跟蹤算法原理與應用》的封麵設計非常吸引人，簡潔明瞭，深藍色的背景搭配白色的字體，給人一種專業而沉穩的感覺。當我拿到書本時，首先映入眼簾的是其紮實的排版和清晰的圖錶。從目錄上看，它涵蓋瞭從基礎理論到前沿技術的廣泛內容，似乎對於那些希望係統性學習計算機視覺領域核心技術的人來說，是一個非常好的起點。我特彆注意到它在算法實現細節上的著墨，這對於動手能力強的讀者來說是極大的福音。書中不僅僅停留在理論的陳述，還大量引用瞭實際的工程案例，這讓我對它“實用性”的定位有瞭更深的理解。這種理論與實踐緊密結閤的編排方式，無疑會大大降低初學者進入這個復雜領域的門檻，同時也能為有一定經驗的工程師提供參考手冊般的價值。作者的嚴謹態度在這本書的每一個章節都得以體現，無論是公式的推導還是代碼的注釋，都顯得一絲不苟。

評分☆☆☆☆☆

讀完前幾章的粗覽後，我最大的感受是這本書的“落地性”極強。它似乎處處都在提醒讀者，我們討論的不是實驗室裏的玩具模型，而是需要在現實世界中處理復雜乾擾和多變環境的工具。作者在論述算法的局限性時錶現得尤為坦誠，沒有過度美化任何技術。這種務實的態度，對於期望將理論轉化為實際生産力的讀者來說，是定心丸一樣的存在。它不隻是停留在“如何實現”的層麵，更深入探討瞭“在哪些條件下實現效果最好”以及“如何優化以適應特定資源限製”等實際工程中必須麵對的問題。這本書的價值，就在於它架設瞭理論殿堂與工程現場之間那座堅實的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

翻閱這本書的篇幅，可以感受到作者在內容廣度和深度上的精心平衡。它沒有陷入對某個單一算法的過度鑽研而忽略瞭整個領域的全景，也沒有泛泛而談，流於錶麵。在我看來，它成功地構建瞭一個從圖像預處理到最終目標跟蹤決策的完整技術鏈條。對於讀者而言，這意味著可以獲得一個全麵的知識圖譜，知道每個模塊在整個係統中的作用和相互關係。這種宏觀把握能力，對於進行係統集成和故障排查至關重要。而且，書中對不同算法的性能指標和適用場景進行瞭詳盡的對比分析，這種客觀公正的評價，對於工程師在實際項目中進行技術選型時，提供瞭非常有價值的參考基準，避免瞭盲目追求“最新”技術的陷阱。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字敘述風格非常獨特，它既有學術著作的嚴謹性，又不失科普讀物的易讀性。不像很多技術書籍那樣堆砌晦澀難懂的術語，這裏的講解邏輯非常清晰，層層遞進，即便是初次接觸這些復雜概念的讀者，也能跟上作者的思路。我尤其欣賞作者在解釋一些核心算法（比如YOLO係列或SORT算法）時所采用的類比和實例，這些巧妙的設計使得原本抽象的數學模型變得生動起來。在閱讀過程中，我感覺就像是有一位經驗豐富的導師在身旁耐心指導，不斷地引導我深入思考。它不僅僅是“告訴”你算法是什麼，更重要的是“教會”你理解算法背後的設計哲學和權衡取捨。這種深入淺齣的能力，是區分一本優秀技術書籍和普通教材的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量和印刷細節也令人印象深刻。紙張的選擇適中，既保證瞭長時間閱讀的舒適度，又使書本不會過於笨重，方便攜帶和翻閱。內頁的排版留白恰到好處，使得圖錶和文字的視覺負荷得到瞭很好的分散。特彆是那些流程圖和架構示意圖，綫條清晰，層次分明，即使用墨水筆在旁邊做標注也不會暈染。對於一本技術工具書來說，這種物理上的用戶體驗同樣重要，它直接影響瞭讀者在實際工作中使用這本書的頻率和效率。一本好的書不僅要在內容上讓人信服，在形態上也要能經受住高強度的使用考驗，從這一點上看，這本《實用性目標檢測與跟蹤算法原理與應用》顯然是經過深思熟慮的。