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谢剑斌，闫玮 等 著

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• 深度学习
• 图像处理
• 科学出版社
• 机器学习
• 模式识别
• 数字媒体
• 人工智能

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030423696

商品编码：29715396355

包装：平装

出版时间：2015-12-01

图书基本信息
图书名称	视频分析算法60讲
作者	谢剑斌,闫玮 等
定价	79.0元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030423696
出版日期	2015-12-01
字数	330
页码
版次	31
装帧	平装
开本	B5
商品重量	0.4Kg

内容简介

作者简介

目录

编辑推荐

导语_点评_推荐词

文摘

序言

序言

《智能视觉探索：从原理到实践的深度解析》 本书是一本致力于探索视频分析算法核心技术与前沿应用的专业著作，旨在为广大计算机视觉、人工智能及相关领域的学习者、研究人员和工程师提供一套系统、深入且具有实践指导意义的知识体系。我们不局限于某一种特定的算法或应用场景，而是从视频分析最根本的原理出发，层层递进，全面覆盖了从基础概念到高级技术的演进过程，并结合丰富的实际案例，帮助读者建立起扎实的理论基础和解决实际问题的能力。 核心内容概述： 本书内容编排严谨，逻辑清晰，共分为四个主要部分：基础理论与核心技术、关键算法深度剖析、高级应用与前沿探索，以及工程实践与优化策略。 第一部分：基础理论与核心技术 在这一部分，我们将首先回顾计算机视觉和数字图像处理的基础知识，包括像素、图像表示、颜色空间、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）等。在此基础上，我们将重点讲解视频流的特性、视频数据的压缩与编码原理（如H.264, HEVC等），以及视频信号的采集、预处理（降噪、增强、去模糊等）的重要性。 视频信号的本质与处理流程： 深入解析视频由一系列离散帧组成的基本概念，理解帧率、分辨率、比特率等关键参数的含义。探讨视频信号在传输、存储和处理过程中遇到的挑战，如噪声、模糊、失真等，并介绍相应的预处理技术，为后续的算法分析打下坚实基础。 运动的描述与检测： 运动是视频分析的核心要素之一。我们将详细介绍光流（Optical Flow）的计算原理，包括块匹配、Lucas-Kanade方法、Horn-Schunck方法等，并讨论其在运动估计、目标跟踪等方面的作用。此外，还将讲解基于帧差分、背景减除、混合模型等多种运动检测技术，以及它们各自的优缺点和适用场景。 特征提取与描述： 无论是静态图像还是动态视频，特征提取都是理解内容的关键。本书将系统介绍经典的图像特征提取算法，如SIFT、SURF、ORB等，并重点探讨在视频序列中如何有效地提取和描述运动特征，例如运动边界、关键点轨迹等。 第二部分：关键算法深度剖析 本部分是本书的核心，将对当前主流的视频分析算法进行详细的讲解和深入的剖析。我们不仅介绍算法的原理、数学模型，更会结合代码实现和实际应用场景，帮助读者理解算法的内在逻辑和工程细节。 目标检测与识别： 目标检测是视频分析中最基础也是最重要的任务之一。我们将从经典的Two-stage检测器（如R-CNN系列）和One-stage检测器（如YOLO系列、SSD）的演进历程讲起，逐步深入到更高效、更鲁棒的现代检测模型。重点关注这些模型如何处理视频中的多尺度目标、遮挡、形变等挑战，并讲解其在视频跟踪中的应用。 目标跟踪： 目标跟踪是连续帧之间识别和定位同一目标的过程。本书将深入讲解多种跟踪算法，包括： 基于相关滤波的跟踪（Correlation Filter based Tracking）： 如KCF、DCF等，分析其高效性与局限性。 基于深度学习的跟踪： 重点介绍Siamese网络结构，如SiamFC, SiamRPN等，解析其如何通过离线训练强大的匹配能力实现在线跟踪。 多目标跟踪（Multiple Object Tracking, MOT）： 讲解如何结合目标检测和数据关联技术（如Hungarian算法、Kalman滤波、SORT, DeepSORT等）实现多目标的鲁棒跟踪。 场景理解与行为识别： 视频分析的最终目的是理解视频内容。我们将探讨如何从视频中提取场景信息，例如基于场景分类的方法。更重要的是，将深入介绍行为识别（Action Recognition）的各类算法，包括： 基于3D卷积神经网络（3D CNN）的方法： 如C3D, I3D等，解析其如何同时捕捉空间和时间信息。 基于Two-stream网络的方法： 讲解如何融合RGB信息和光流信息来提升行为识别的准确性。 基于图神经网络（GNN）的行为识别： 探索如何将骨骼关键点信息转化为图结构，并通过GNN进行行为识别。 视频分割与前景提取： 讲解在视频中实现像素级或区域级的分割技术，包括背景减除的进阶应用、语义分割在视频中的应用，以及实例分割在视频中的挑战。 第三部分：高级应用与前沿探索 在掌握了基础算法后，本部分将带领读者探索视频分析在更广阔领域的应用，并展望未来的发展趋势。 视频监控与安全： 讲解视频分析在智能安防领域的应用，如异常行为检测、人脸识别与跟踪、车辆检测与跟踪、行人重识别（ReID）等。 自动驾驶与辅助驾驶： 探讨视频分析在自动驾驶中的关键作用，如车道线检测、交通标志识别、障碍物检测与跟踪、行人与车辆轨迹预测等。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 讲解视频分析在AR/VR中的应用，如SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、物体姿态估计、相机运动估计等。 视频检索与推荐： 探讨如何利用视频内容进行高效的检索和个性化推荐，包括视频内容的摘要、关键帧提取、场景匹配等。 未来趋势展望： 讨论当前视频分析领域面临的挑战，如实时性要求、大规模数据处理、对抗性攻击、可解释性等，并对自监督学习、Transformer在视频领域的应用、多模态融合等前沿方向进行展望。 第四部分：工程实践与优化策略 理论与实践相结合是学习任何技术的关键。本部分将侧重于将算法落地到实际工程项目中的策略和技巧。 模型部署与优化： 介绍如何在不同的硬件平台（CPU, GPU, NPU等）上高效部署视频分析模型，包括模型压缩（剪枝、量化）、知识蒸馏、推理引擎（如TensorRT, OpenVINO）的使用等。 数据集构建与标注： 讲解如何高效地构建和标注高质量的视频数据集，包括数据增强技术、主动学习、半监督学习在数据标注中的应用。 性能评估与调优： 详细介绍用于评估视频分析算法性能的各项指标，如精度（Precision）、召回率（Recall）、mAP、MOTA、IDF1等，并指导读者如何根据具体应用场景选择合适的评估方法，以及如何根据评估结果对模型进行调优。 实战项目案例分析： 通过若干典型项目的案例分析，深入展示如何将书中所学的理论知识和算法应用于解决实际问题。例如，一个完整的智能交通监控系统的设计思路，一个用于视频内容审核的解决方案等，让读者在实践中加深理解。 本书特色： 系统性与全面性： 覆盖了视频分析从基础到高级的各个方面，为读者构建了一个完整而深入的学习框架。 理论与实践并重： 既有严谨的理论推导，又有贴合实际的工程应用指导。 前沿技术追踪： 及时引入了当前视频分析领域最热门和最具潜力的技术。 图文并茂： 配备大量的图表、示意图和代码片段，帮助读者更直观地理解抽象概念。 案例丰富： 通过实际案例的讲解，让读者能够更好地理解算法的应用场景和解决实际问题的能力。 本书的目标是成为您在视频分析领域探索之旅中的得力助手，助您掌握核心技术，洞察未来趋势，并在实际工作中取得卓越成就。无论您是初学者还是经验丰富的从业者，都能从中获益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超出了单纯的“算法讲解”。我更把它看作是一本面向实际工程应用的“问题解决手册”。作者似乎非常理解初学者和工程人员在面对实际视频流时会遇到的各种头疼问题，例如数据预处理的繁琐性、特征提取的效率瓶颈、以及结果后处理的必要性。书中不仅讲了算法的“是什么”，更强调了“怎么用”和“为什么这么用”。我特别欣赏它在讨论特定算法时，会附带提及相关开源库的使用指南和注意事项，这大大缩短了从理论到实践的距离。它构建的知识结构是螺旋上升的，前面对基础概念的铺垫，为后续深入到复杂的时空分析打下了坚实的基础。对于想从事安防监控、智能交通、或者影视后期分析等领域的朋友来说，这本书提供的是一个坚实的知识底座，能让你在面对新的、未知的视频分析挑战时，依然能快速定位问题、选择合适的工具和方法，而不是盲目跟风。这是一本值得反复翻阅和珍藏的专业参考书。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是为我这种想深入了解视频分析技术，但又苦于找不到系统性教材的“技术宅”量身定做的。我一直对计算机视觉领域抱有浓厚的兴趣，特别是当它与实际应用——视频内容理解——结合时，那种成就感是无与伦比的。我过去尝试过看一些零散的网络教程和开源项目的文档，但总感觉知识点东一块西一块，缺乏一个完整的脉络。这本书的结构设计非常巧妙，它不像一些纯理论书籍那样堆砌复杂的数学公式，而是更多地侧重于“如何实现”，每讲都像是在带着你一步步构建一个实际的分析模块。尤其是它对各种经典算法的讲解，清晰地梳理了它们的发展脉络和核心思想，让人很容易就能抓住重点。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时所采用的类比和实例，这极大地降低了学习曲线，让我这个非科班出身的人也能啃下来。阅读过程中，我感觉自己就像是跟着一位经验丰富的大师在做项目复盘，每一个技术选型和优化思路都充满了实战的智慧，这比死记硬背代码库要有效得多。这本书真正做到了理论与实践的完美结合，为我打开了视频分析技术世界的大门，迫不及待想动手实践书中的案例了。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价是，它提供了一种“内功心法”式的学习体验。它没有过度追逐最新的、尚未成熟的热门框架（虽然也会提及），而是将精力集中在那些经过时间检验的核心算法原理上。比如，对于视频中的运动估计和场景变化检测，这本书深入剖析了不同方法（如光流法、背景建模等）的适用场景和局限性，这种对比分析非常有助于培养批判性思维。我特别喜欢其中关于鲁棒性设计的讨论。现实世界中的视频数据充满了噪声、光照变化和遮挡，如何让算法在这种复杂环境下依然保持稳定表现，是衡量一个工程师水平的关键。这本书详细讲解了如何通过多传感器融合、异常值处理等手段来增强算法的鲁棒性，这些都是非常实用的高级技巧。读完后，我感觉自己对视频数据的不确定性有了更深刻的理解，不再满足于在“干净”数据集上跑出漂亮的结果，而是开始思考如何构建一个真正能在野外运行的系统。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本对这类“XX讲”的图书抱有一定的怀疑态度，总觉得它们为了凑篇幅，内容可能会比较水。但这本书彻底颠覆了我的看法。它的内容密度非常高，每一页都蕴含着扎实的技术干货。最让我印象深刻的是它对实时性问题的探讨。在视频处理领域，性能往往是决定一个算法能否投入使用的关键瓶颈，很多教材只谈算法的准确性，忽略了效率。而这本书却花了专门的篇幅去讲解如何对算法进行优化，如何利用硬件加速，甚至讨论了在资源受限设备上部署的可能性。这种面向工程实现的视角，让我深感作者的功力深厚。我过去在尝试优化某个目标跟踪算法时遇到了性能瓶颈，翻阅这本书后，立刻找到了几个可以借鉴的优化思路，效果立竿见影。它的行文风格非常严谨，论证过程逻辑清晰，没有丝毫含糊不清的地方。对于希望将视频分析技术应用于工业界或科研前沿的朋友来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思维框架和方法论，极具指导价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版也值得称赞。作为一本科学出版社出版的书籍，印刷质量自然没得说，图文并茂的呈现方式极大地提升了阅读体验。特别是那些流程图和伪代码的展示，清晰得令人舒服，即便是复杂的网络结构图，也能一目了然。我习惯在阅读技术书籍时，经常需要在代码和理论之间来回对照，这本书在这方面的设计考虑得非常周到。它没有简单地罗列公式，而是将公式的推导和其背后的物理/几何意义紧密结合起来，让你明白“为什么是这样”。我发现很多之前困扰我的技术细节，在阅读完相应的章节后豁然开朗。这套书的价值在于它的系统性和深度，它仿佛构建了一个完整的知识体系，让你知道目前行业内的技术栈是怎么样的，哪些是基础，哪些是前沿突破。对于需要快速上手并掌握核心技能的学习者而言，这无疑是一本高效的加速器。我甚至推荐给我的几位同事，他们也反馈说，比起在网上零散搜索，直接啃这本书效率高太多了。