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智能视频分析与步态识别

  • 作 者:李占利 李洪安
  • 书代号:598500
  • I S B N:978-7-5606-5683-0
  • 出版日期:2020-07
  • 印刷日期:2020-07
  • 业务分类:研究生;
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本书系统介绍了智能视频处理和步态识别的理论、方法及其改进方案。全书共分为两部分:第一部分为智能视频分析,介绍了智能视频分析常用优化方法、摄像机标定与迭代优化方法、视频中运动目标检测方法、视频中运动目标跟踪方法及非重叠视域多摄像机目标跟踪方法;第二部分为步态识别,介绍了视频中步态身份识别技术、基于轮廓特征的步态识别方法、基于协同表示与核协同表示的步态识别方法及基于步态帧差熵图的视角归一化步态识别方法。

本书可供人工智能、机器学习、计算机视觉、数字图像处理和计算机图形学等专业研究人员或研究生参考使用。

众所周知, 人工智能已上升到国家发展的重大战略层面, 其中, 计算机视觉是人工智能的“眼睛”, 而智能视频分析是计算机视觉重要的研究方向。近几年, 智能视频分析技术飞速发展, 并已广泛应用在人脸识别、智能安防报警、机器人导航、智能家庭、智能语音助理、车辆识别等方方面面, 智能视频技术用于工农业安全生产上的众多产品和一些智能化的监测平台也逐渐面世。步态身份识别旨在通过人们走路的姿态进行身份识别, 是一种发展前景非常广阔的生物特征身份识别技术, 与其他的生物识别技术相比, 步态识别具有非接触、远距离和不容易伪装等优点, 具有深远的研究意义。本书从智能视频分析和步态识别两个方面展开了相关基础理论和创新方法的研究。

本书共10章, 分为智能视频分析和步态识别两大部分。第1章到第6章为第一部分, 系统地介绍了智能视频分析常用优化方法、摄像机标定与迭代优化方法、视频中运动目标检测方法、视频中运动目标跟踪方法、非重叠视域多摄像机目标跟踪方法。其中, 智能视频分析常用优化方法、摄像机标定与迭代优化方法是智能视频分析的运算基础, 视频中运动目标检测方法、视频中运动目标跟踪方法、非重叠视域多摄像机目标跟踪方法等是智能视频分析的重要研究方向。第7章到第10章为第二部分, 主要对步态识别技术展开创新性方法研究, 分别介绍视频中步态身份识别技术、基于轮廓特征的步态识别方法、基于协同表示与核协同表示的步态识别方法、基于步态帧差熵图的视角归一化步态识别方法。

注: 在学习本书内容时, 读者需要具备一定的专业知识, 如最优化方法、计算机图形学、计算机视觉计算等。

本书的主要特点体现在以下几个方面:

(1) 以基础理论为起点。 本书从智能视频分析的基础知识讲起, 包括智能视频分析常用优化方法、摄像机标定与迭代优化方法及步态识别基本流程和预处理技术, 使读者了解和掌握与本书理论、应用和改进方法有关的基础知识, 有助于读者迅速掌握智能视频分析的理论和方法。

(2) 以解决问题、创新方法为目的。 本书内容包括应用背景、基础理论、研究现状、基本方法、应用及改进方法, 即包含了一个课题研究的全部环节, 能使读者系统地了解和掌握智能视频处理和步态识别研究方向的知识。特别是对本科生、硕士或博士研究生开展一项新的研究课题, 从一个课题的应用背景、研究现状中发现问题、提炼问题、一直到提出自己的创新方法来解决问题的整个过程, 有一定的指导意义。书中每章都附有参考文献, 可以作为扩展阅读资料, 读者可以有选择性地阅读某篇文献, 以深入研究相关内容及拓宽知识视野。

(3) 以实际实验为手段。 “纸上得来终觉浅, 绝知此事要躬行”。本书以实际生产生活中的需求为实验目的, 特别是针对煤矿井下生产中对视频处理的具体需求, 有针对性地引导读者将理论与实践相结合, 进行实验验证与改进。矿井下环境较为恶劣, 光线差, 照度低, 对煤矿井下的视频进行处理比一般的视频处理更具有难度和代表性, 本书部分实验以煤矿井下监控视频为例进行实验验证。步态识别主要以中科院自动化研究所提供的CASIA步态数据库进行实验, 在公用数据库上实验有助于验证基本方法及改进方法的有效性和性能。

本书的部分研究工作得到国家自然科学基金项目(U1261114)和陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JM-162)的支持。在本书的编写过程中, 西安科技大学硕士研究生党琪、邢金莎和王佳莹对全书进行了校稿, 孙瑜博士及硕士研究生张敏、谢爱玲、崔磊磊、郝卓娅、陈佳迎、孙卓、杨芳、何倩和李茜等为本书做了大量实验并提供了宝贵资料。在实验过程中, 我们研读了一些非常优秀的文献资料和程序代码, 在每章的参考文献中未能全部列出, 在此向所有参考文献作者及对本书出版提供帮助的人员一并表示诚挚的感谢!

本书共282千字, 其中李占利编写180千字, 李洪安编写102千字。

由于作者水平有限, 书中难免会有疏漏之处, 恳请广大读者批评指正, 不吝赐教, 并欢迎与作者直接沟通交流相关问题。作者Email: honganli@xust.edu.cn, lizl@xust.edu.cn。

作者于西安科技大学

2020年3月

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