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內容簡介:
多源视觉信息感知是指从模拟人类的思维模式和大脑皮层结构出发来指导视觉模式识别任务的方法,使计算机能够具备类人化的视觉感知功能,实现与环境之间不断学习、不断适应的演变过程。本书结合神经生理学、认知科学等学科的基本理论,首先介绍人类视觉感知系统和多源视觉信息传感的生理结构及功能特点。然后,结合计算机视觉、机器学习、模式识别的相关理论,分析视觉感知识别中的人脸识别、运动目标分析、行为识别问题以及视觉感知任务的相关数据库及评测标准。本书适用于通信工程、信号与信息处理、计算机科学与技术、电子科学与技术等相关专业的硕士及博士研究生使用。
關於作者:
明悦,女,博士学位。北京邮电大学副教授,博士生导师。现就职于北京邮电大学电子工程学院信息电子技术与智能系统研究中心。长期从事图像视频处理、模式识别以及机器学习方面的研究工作,主持国家自然科学基金1项、曾参加过教育部博士点基金、973国家重点基础研究发展计划等项目。近期以第一作者身份发表相关论文30余篇,其中SCI检索10篇,申请发明专利10项,其中已授权3项。担任IEEE Transactions on Image Processing, Neurocomputing, IEEE Signal Process Letters, International Journal of Computer Systems Science and Engineering等国际期刊审稿人。
目錄 :
目录
第1章绪论
11概述
12人类视觉感知系统
121人类视觉感知系统的生理结构
122视觉感知
13多源视觉传感机理
131激光扫描成像
132动态视觉传感器
133位姿成像感知
14多源视觉感知系统框架和基本组成
15本章小结
本章参考文献
第2章多源视觉感知与识别人脸识别
21人脸识别问题
22人脸图像去模糊算法
221图像去模糊的基本原理
222基于权重的非局部自相似人脸去模糊算法
223实验及结果分析
23基于二值特征的人脸识别算法
231现有二值特征学习框架
232基于迭代量化的二值编码人脸识别算法
233基于球哈希的二值编码人脸识别算法
234基于稀疏投影矩阵的二值描述子人脸识别算法
235实验及结果分析
24基于子空间学习的深度学习人脸识别算法
241卷积神经网络模型
242谱回归判别分析深度网络人脸识别算法
243多尺度融合的主成分分析网络人脸识别算法
244实验及结果分析
25基于自动编码器的人脸生成与识别算法
251自动编码器原理
252基于稀疏渐进式堆叠自动编码器的姿态人脸矫正与识别
253基于深度二值自动编码器的人脸生成与识别
254基于对齐变分自动编码器的异质人脸生成与识别
255实验及结果分析
26本章小结
本章参考文献
第3章多源视觉信息感知与识别运动目标分析
31运动目标分析问题
32基于循环神经网络的单目标检测与跟踪
321基于运动方向预测的单目标检测与跟踪
322基于自适应预测的单目标跟踪算法
323实验结果分析
33融合时空上下文的多目标跟踪
331多目标跟踪算法原理
332融合空间上下文的多目标跟踪量测生成方法
333融合时间上下文的多目标跟踪数据关联方法
334融合压缩描述的多目标跟踪算法
335实验结果分析
34本章小结
本章参考文献
第4章多源视觉信息感知与识别行为识别
41行为识别问题
42行为视频输入处理
421基于片段视频级特征融合的输入算法
422基于时域梯度的关键帧选取算法
423实验及结果分析
43基于耦合二值特征学习与关联约束的RGBD行为识别特征
431基于耦合二值特征学习与关联约束的RGBD行为特征
432基于局部二值特征的行为特征表达及识别
433实验结果分析
44基于图约束的RGBD多模态特征联合表达
441稀疏图构造原理
442MSGDNMF算法的设计与实现
443模型求解及收敛性
444RGBD行为识别
445实验结果分析
45基于双流Siamese网络和中心对比损失的RGBD行为识别
451Siamese网络结构
452基于双流Siamese网络的RGBD行为识别
453推导及优化
454实验结果分析
46本章小结
本章参考文献
第5章多源视觉信息感知与识别评测指标和数据集
51人脸识别算法的评测标准
511人脸识别评测指标
512人脸识别数据库
52目标跟踪评测指标
521目标跟踪评测指标
522目标跟踪数据库
53行为识别算法的评测标准
531行为识别评测指标
532行为识别数据库
54本章小结
本章参考文献