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謝劍斌，閆瑋 等 著

圖書標籤:

• 視頻分析
• 算法
• 計算機視覺
• 深度學習
• 圖像處理
• 科學齣版社
• 機器學習
• 模式識彆
• 數字媒體
• 人工智能

店鋪： 墨林閣圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030423696

商品編碼：29715396355

包裝：平裝

齣版時間：2015-12-01

圖書基本信息
圖書名稱	視頻分析算法60講
作者	謝劍斌,閆瑋 等
定價	79.0元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030423696
齣版日期	2015-12-01
字數	330
頁碼
版次	31
裝幀	平裝
開本	B5
商品重量	0.4Kg

內容簡介

作者簡介

目錄

編輯推薦

導語_點評_推薦詞

文摘

序言

序言

《智能視覺探索：從原理到實踐的深度解析》 本書是一本緻力於探索視頻分析算法核心技術與前沿應用的專業著作，旨在為廣大計算機視覺、人工智能及相關領域的學習者、研究人員和工程師提供一套係統、深入且具有實踐指導意義的知識體係。我們不局限於某一種特定的算法或應用場景，而是從視頻分析最根本的原理齣發，層層遞進，全麵覆蓋瞭從基礎概念到高級技術的演進過程，並結閤豐富的實際案例，幫助讀者建立起紮實的理論基礎和解決實際問題的能力。 核心內容概述： 本書內容編排嚴謹，邏輯清晰，共分為四個主要部分：基礎理論與核心技術、關鍵算法深度剖析、高級應用與前沿探索，以及工程實踐與優化策略。 第一部分：基礎理論與核心技術 在這一部分，我們將首先迴顧計算機視覺和數字圖像處理的基礎知識，包括像素、圖像錶示、顔色空間、圖像變換（如傅裏葉變換、小波變換）等。在此基礎上，我們將重點講解視頻流的特性、視頻數據的壓縮與編碼原理（如H.264, HEVC等），以及視頻信號的采集、預處理（降噪、增強、去模糊等）的重要性。 視頻信號的本質與處理流程： 深入解析視頻由一係列離散幀組成的基本概念，理解幀率、分辨率、比特率等關鍵參數的含義。探討視頻信號在傳輸、存儲和處理過程中遇到的挑戰，如噪聲、模糊、失真等，並介紹相應的預處理技術，為後續的算法分析打下堅實基礎。 運動的描述與檢測： 運動是視頻分析的核心要素之一。我們將詳細介紹光流（Optical Flow）的計算原理，包括塊匹配、Lucas-Kanade方法、Horn-Schunck方法等，並討論其在運動估計、目標跟蹤等方麵的作用。此外，還將講解基於幀差分、背景減除、混閤模型等多種運動檢測技術，以及它們各自的優缺點和適用場景。 特徵提取與描述： 無論是靜態圖像還是動態視頻，特徵提取都是理解內容的關鍵。本書將係統介紹經典的圖像特徵提取算法，如SIFT、SURF、ORB等，並重點探討在視頻序列中如何有效地提取和描述運動特徵，例如運動邊界、關鍵點軌跡等。 第二部分：關鍵算法深度剖析 本部分是本書的核心，將對當前主流的視頻分析算法進行詳細的講解和深入的剖析。我們不僅介紹算法的原理、數學模型，更會結閤代碼實現和實際應用場景，幫助讀者理解算法的內在邏輯和工程細節。 目標檢測與識彆： 目標檢測是視頻分析中最基礎也是最重要的任務之一。我們將從經典的Two-stage檢測器（如R-CNN係列）和One-stage檢測器（如YOLO係列、SSD）的演進曆程講起，逐步深入到更高效、更魯棒的現代檢測模型。重點關注這些模型如何處理視頻中的多尺度目標、遮擋、形變等挑戰，並講解其在視頻跟蹤中的應用。 目標跟蹤： 目標跟蹤是連續幀之間識彆和定位同一目標的過程。本書將深入講解多種跟蹤算法，包括： 基於相關濾波的跟蹤（Correlation Filter based Tracking）： 如KCF、DCF等，分析其高效性與局限性。 基於深度學習的跟蹤： 重點介紹Siamese網絡結構，如SiamFC, SiamRPN等，解析其如何通過離綫訓練強大的匹配能力實現在綫跟蹤。 多目標跟蹤（Multiple Object Tracking, MOT）： 講解如何結閤目標檢測和數據關聯技術（如Hungarian算法、Kalman濾波、SORT, DeepSORT等）實現多目標的魯棒跟蹤。 場景理解與行為識彆： 視頻分析的最終目的是理解視頻內容。我們將探討如何從視頻中提取場景信息，例如基於場景分類的方法。更重要的是，將深入介紹行為識彆（Action Recognition）的各類算法，包括： 基於3D捲積神經網絡（3D CNN）的方法： 如C3D, I3D等，解析其如何同時捕捉空間和時間信息。 基於Two-stream網絡的方法： 講解如何融閤RGB信息和光流信息來提升行為識彆的準確性。 基於圖神經網絡（GNN）的行為識彆： 探索如何將骨骼關鍵點信息轉化為圖結構，並通過GNN進行行為識彆。 視頻分割與前景提取： 講解在視頻中實現像素級或區域級的分割技術，包括背景減除的進階應用、語義分割在視頻中的應用，以及實例分割在視頻中的挑戰。 第三部分：高級應用與前沿探索 在掌握瞭基礎算法後，本部分將帶領讀者探索視頻分析在更廣闊領域的應用，並展望未來的發展趨勢。 視頻監控與安全： 講解視頻分析在智能安防領域的應用，如異常行為檢測、人臉識彆與跟蹤、車輛檢測與跟蹤、行人重識彆（ReID）等。 自動駕駛與輔助駕駛： 探討視頻分析在自動駕駛中的關鍵作用，如車道綫檢測、交通標誌識彆、障礙物檢測與跟蹤、行人與車輛軌跡預測等。 增強現實（AR）與虛擬現實（VR）： 講解視頻分析在AR/VR中的應用，如SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、物體姿態估計、相機運動估計等。 視頻檢索與推薦： 探討如何利用視頻內容進行高效的檢索和個性化推薦，包括視頻內容的摘要、關鍵幀提取、場景匹配等。 未來趨勢展望： 討論當前視頻分析領域麵臨的挑戰，如實時性要求、大規模數據處理、對抗性攻擊、可解釋性等，並對自監督學習、Transformer在視頻領域的應用、多模態融閤等前沿方嚮進行展望。 第四部分：工程實踐與優化策略 理論與實踐相結閤是學習任何技術的關鍵。本部分將側重於將算法落地到實際工程項目中的策略和技巧。 模型部署與優化： 介紹如何在不同的硬件平颱（CPU, GPU, NPU等）上高效部署視頻分析模型，包括模型壓縮（剪枝、量化）、知識蒸餾、推理引擎（如TensorRT, OpenVINO）的使用等。 數據集構建與標注： 講解如何高效地構建和標注高質量的視頻數據集，包括數據增強技術、主動學習、半監督學習在數據標注中的應用。 性能評估與調優： 詳細介紹用於評估視頻分析算法性能的各項指標，如精度（Precision）、召迴率（Recall）、mAP、MOTA、IDF1等，並指導讀者如何根據具體應用場景選擇閤適的評估方法，以及如何根據評估結果對模型進行調優。 實戰項目案例分析： 通過若乾典型項目的案例分析，深入展示如何將書中所學的理論知識和算法應用於解決實際問題。例如，一個完整的智能交通監控係統的設計思路，一個用於視頻內容審核的解決方案等，讓讀者在實踐中加深理解。 本書特色： 係統性與全麵性： 覆蓋瞭視頻分析從基礎到高級的各個方麵，為讀者構建瞭一個完整而深入的學習框架。 理論與實踐並重： 既有嚴謹的理論推導，又有貼閤實際的工程應用指導。 前沿技術追蹤： 及時引入瞭當前視頻分析領域最熱門和最具潛力的技術。 圖文並茂： 配備大量的圖錶、示意圖和代碼片段，幫助讀者更直觀地理解抽象概念。 案例豐富： 通過實際案例的講解，讓讀者能夠更好地理解算法的應用場景和解決實際問題的能力。 本書的目標是成為您在視頻分析領域探索之旅中的得力助手，助您掌握核心技術，洞察未來趨勢，並在實際工作中取得卓越成就。無論您是初學者還是經驗豐富的從業者，都能從中獲益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我原本對這類“XX講”的圖書抱有一定的懷疑態度，總覺得它們為瞭湊篇幅，內容可能會比較水。但這本書徹底顛覆瞭我的看法。它的內容密度非常高，每一頁都蘊含著紮實的技術乾貨。最讓我印象深刻的是它對實時性問題的探討。在視頻處理領域，性能往往是決定一個算法能否投入使用的關鍵瓶頸，很多教材隻談算法的準確性，忽略瞭效率。而這本書卻花瞭專門的篇幅去講解如何對算法進行優化，如何利用硬件加速，甚至討論瞭在資源受限設備上部署的可能性。這種麵嚮工程實現的視角，讓我深感作者的功力深厚。我過去在嘗試優化某個目標跟蹤算法時遇到瞭性能瓶頸，翻閱這本書後，立刻找到瞭幾個可以藉鑒的優化思路，效果立竿見影。它的行文風格非常嚴謹，論證過程邏輯清晰，沒有絲毫含糊不清的地方。對於希望將視頻分析技術應用於工業界或科研前沿的朋友來說，這本書提供的不僅僅是知識，更是一種解決問題的思維框架和方法論，極具指導價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠超齣瞭單純的“算法講解”。我更把它看作是一本麵嚮實際工程應用的“問題解決手冊”。作者似乎非常理解初學者和工程人員在麵對實際視頻流時會遇到的各種頭疼問題，例如數據預處理的繁瑣性、特徵提取的效率瓶頸、以及結果後處理的必要性。書中不僅講瞭算法的“是什麼”，更強調瞭“怎麼用”和“為什麼這麼用”。我特彆欣賞它在討論特定算法時，會附帶提及相關開源庫的使用指南和注意事項，這大大縮短瞭從理論到實踐的距離。它構建的知識結構是螺鏇上升的，前麵對基礎概念的鋪墊，為後續深入到復雜的時空分析打下瞭堅實的基礎。對於想從事安防監控、智能交通、或者影視後期分析等領域的朋友來說，這本書提供的是一個堅實的知識底座，能讓你在麵對新的、未知的視頻分析挑戰時，依然能快速定位問題、選擇閤適的工具和方法，而不是盲目跟風。這是一本值得反復翻閱和珍藏的專業參考書。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的評價是，它提供瞭一種“內功心法”式的學習體驗。它沒有過度追逐最新的、尚未成熟的熱門框架（雖然也會提及），而是將精力集中在那些經過時間檢驗的核心算法原理上。比如，對於視頻中的運動估計和場景變化檢測，這本書深入剖析瞭不同方法（如光流法、背景建模等）的適用場景和局限性，這種對比分析非常有助於培養批判性思維。我特彆喜歡其中關於魯棒性設計的討論。現實世界中的視頻數據充滿瞭噪聲、光照變化和遮擋，如何讓算法在這種復雜環境下依然保持穩定錶現，是衡量一個工程師水平的關鍵。這本書詳細講解瞭如何通過多傳感器融閤、異常值處理等手段來增強算法的魯棒性，這些都是非常實用的高級技巧。讀完後，我感覺自己對視頻數據的不確定性有瞭更深刻的理解，不再滿足於在“乾淨”數據集上跑齣漂亮的結果，而是開始思考如何構建一個真正能在野外運行的係統。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是為我這種想深入瞭解視頻分析技術，但又苦於找不到係統性教材的“技術宅”量身定做的。我一直對計算機視覺領域抱有濃厚的興趣，特彆是當它與實際應用——視頻內容理解——結閤時，那種成就感是無與倫比的。我過去嘗試過看一些零散的網絡教程和開源項目的文檔，但總感覺知識點東一塊西一塊，缺乏一個完整的脈絡。這本書的結構設計非常巧妙，它不像一些純理論書籍那樣堆砌復雜的數學公式，而是更多地側重於“如何實現”，每講都像是在帶著你一步步構建一個實際的分析模塊。尤其是它對各種經典算法的講解，清晰地梳理瞭它們的發展脈絡和核心思想，讓人很容易就能抓住重點。我尤其欣賞作者在講解復雜概念時所采用的類比和實例，這極大地降低瞭學習麯綫，讓我這個非科班齣身的人也能啃下來。閱讀過程中，我感覺自己就像是跟著一位經驗豐富的大師在做項目復盤，每一個技術選型和優化思路都充滿瞭實戰的智慧，這比死記硬背代碼庫要有效得多。這本書真正做到瞭理論與實踐的完美結閤，為我打開瞭視頻分析技術世界的大門，迫不及待想動手實踐書中的案例瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版也值得稱贊。作為一本科學齣版社齣版的書籍，印刷質量自然沒得說，圖文並茂的呈現方式極大地提升瞭閱讀體驗。特彆是那些流程圖和僞代碼的展示，清晰得令人舒服，即便是復雜的網絡結構圖，也能一目瞭然。我習慣在閱讀技術書籍時，經常需要在代碼和理論之間來迴對照，這本書在這方麵的設計考慮得非常周到。它沒有簡單地羅列公式，而是將公式的推導和其背後的物理/幾何意義緊密結閤起來，讓你明白“為什麼是這樣”。我發現很多之前睏擾我的技術細節，在閱讀完相應的章節後豁然開朗。這套書的價值在於它的係統性和深度，它仿佛構建瞭一個完整的知識體係，讓你知道目前行業內的技術棧是怎麼樣的，哪些是基礎，哪些是前沿突破。對於需要快速上手並掌握核心技能的學習者而言，這無疑是一本高效的加速器。我甚至推薦給我的幾位同事，他們也反饋說，比起在網上零散搜索，直接啃這本書效率高太多瞭。