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『簡體書』国之重器出版工程 视频中人的动作分析与识别

書城自編碼: 3463031
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡人工智能
作者: 吴心筱,刘翠微,贾云得 著
國際書號(ISBN): 9787568276047
出版社: 北京理工大学出版社
出版日期: 2019-09-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 91.8

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編輯推薦:
1.阐述动作分析基本概念和基础知识
2.三维人体姿态估计、动作识别与定位经典方法
3.多视角动作识别、跨视角动作识别、视角无关动作识别经典方法
內容簡介:
本书围绕视频中人的动作分析与识别问题,论述了动作分析的基本概念、发展历程以及应用,并介绍了动作分析的相关基础知识、动作分析的典型方法和技术、以及动作分析的常用数据库。然后从动作分析中的不同研究方向出发,介绍了三维人体姿态估计的多种经典方法、动作识别与定位的各类经典方法。*后面向多视角动作识别问题,介绍了视角无关动作识别、跨视角动作识别的经典方法。
本书可供从事计算机视觉、模式分类、人工智能以及相关领域研究和应用的技术研发人员参考,也可作为相关专业的高年级本科生和研究生的教材。
關於作者:
吴心筱,于2010年获得北京理工大学博士学位。现任北京理工大学副教授,博士生导师。主要研究方向为计算机视觉、图像视频内容理解。在IJCV、IEEE TIP、IEEE TMM等重要国际刊物和AAAI、ICCV、CVPR、ECCV等顶级国际会议上发表学术论文30余篇。负责国家自然科学基金青年和面上项目、教育部博士点基金等项目。获“2012年中国人工智能学会优秀博士学位论文”荣誉。
目錄
第 1章 绪论001
1.1 动作分析的基本概念002
1.1.1 特征提取004
1.1.2 估计器005
1.1.3 分类器005
1.1.4 区域搜索005
1.2 动作分析的发展历程006
1.3 动作分析的应用015
参考文献017
第 2章 动作分析基础知识027
2.1 局部特征点028
2.1.1 特征点检测028
2.1.2 特征点跟踪030
2.1.3 特征描述子031
2.1.4 词袋模型033
2.2 运动检测034
2.2.1 帧间差分035
2.2.2 背景减除036
2.2.3 光流场038
2.3 成分分析与判别函数040
2.3.1 主成分分析040
2.3.2 线性判别分析042
2.3.3 多重判别分析043
2.4 最大似然估计043
2.4.1 基本原理044
2.4.2 多元正态分布下的参数估计045
2.5 最近邻分类046
2.5.1 基本原理046
2.5.2 距离度量函数046
2.5.3 近邻个数047
2.5.4 分类规则047
2.6 支持向量机047
2.6.1 最优分类平面047
2.6.2 线性不可分情况050
2.6.3 非线性支持向量机050
2.7 隐马尔可夫模型052
2.7.1 隐马尔可夫模型的定义052
2.7.2 隐马尔可夫模型的基本假设053
2.7.3 隐马尔可夫模型的基本问题053
2.8 神经网络054
2.8.1 神经元模型054
2.8.2 神经网络模型055
2.8.3 反向传播算法056
2.9 聚类058
2.9.1 基本原理058
2.9.2 K means聚类058
2.9.3 层次聚类059
参考文献060
第3章动作分析经典方法065
3.1 动作表示066
3.1.1 时空特征066
3.1.2 语义特征071
3.1.3 深度特征071
3.2 姿态估计077
3.2.1 自底向上基于表观的估计方法078
3.2.2 自顶向下基于模型的估计方法080
3.2.3 自底向上和自顶向下相结合的估计方法083
3.3 动作识别084
3.3.1 单层动作识别方法084
3.3.2 层级动作识别方法086
3.4 动作定位089
3.4.1 时域动作定位089
3.4.2 时空动作定位091
3.5 常用数据库092
参考文献108
第4章学习非线性流形空间的人体姿态估计133
4.1 引言134
4.2 流形学习方法135
4.3 人体运动的非线性流形空间136
4.4 流形空间到原始姿态空间映射138
4.4.1 映射函数建模139
4.4.2 流形空间概率分布建模139
4.4.3 映射函数参数学习140
4.5 实验140
4.5.1 三维人手姿态估计141
4.5.2 三维人体姿态估计144
4.6 小结147
参考文献147
第5章 利用语义知识反馈的人体姿态估计149
5.1 引言150
5.2 姿态估计多义性151
5.3 语义知识建模152
5.3.1 局部语义知识152
5.3.2 全局语义知识154
5.4 语义知识反馈156
5.4.1 局部语义知识反馈156
5.4.2 全局语义知识反馈156
5.5 语义知识反馈用于姿态估计157
5.5.1 基于Hausdorff距离的动作识别159
5.5.2 基于局部语义反馈和全局语义反馈的姿态估计160
5.6 实验161
5.6.1 实验数据161
5.6.2 结果分析与比较162
5.7 小结165
参考文献165
第6章 采用增量判别相关分析的动作识别167
6.1 引言168
6.2 判别典型相关分析169
6.3 增量判别典型相关分析170
6.3.1 更新总典型相关矩阵171
6.3.2 更新类间典型相关矩阵172
6.3.3 更新判别矩阵172
6.4 半监督增量判别典型相关分析173
6.5 实验174
6.5.1 Weizmann数据库实验174
6.5.2 KTH数据库实验177
6.5.3 鲁棒性验证180
6.6 小结182
参考文献182
第7章 融合多视觉对象的动作识别185
7.1 引言186
7.2 动作上下文信息187
7.3 视觉对象特征表示188
7.3.1 时空兴趣点特征188
7.3.2 类相关语义特征193
7.4 视觉对象关联建模194
7.4.1 含有隐变量的结构支持向量机195
7.4.2 关联模型构建196
7.4.3 关联模型训练198
7.4.4 关联模型预测199
7.5 实验199
7.5.1 实验数据199
7.5.2 实验结果及分析200
7.6 小结206
参考文献206
第8章 联合原子动作建模的动作识别211
8.1 引言212
8.2 原子动作213
8.3 联合原子动作建模215
8.3.1 联合模型构建215
8.3.2 联合模型训练217
8.3.3 联合模型预测219
8.4 原子动作自动标注219
8.5 实验222
8.5.1 实验数据222
8.5.2 动作识别结果分析223
8.5.3 半监督学习方法评估226
8.5.4 视频描述结果分析227
8.6 小结230
参考文献231
第9章跨域知识迁移的动作识别与时空定位235
9.1 引言236
9.2 弱监督时空动作定位237
9.3 图像到视频特征迁移238
9.3.1 图像和视频特征表示238
9.3.2 图像到视频特征变换240
9.4 时空子区域候选集合241
9.4.1 提取兴趣图像块242
9.4.2 筛选兴趣图像块243
9.4.3 生成时空子区域候选集合244
9.5 含有隐变量的迁移支持向量机246
9.5.1 模型构建246
9.5.2 模型学习247
9.5.3 模型预测249
9.6 实验249
9.6.1 实验数据249
9.6.2 实验结果与分析251
9.7 小结255
参考文献256
第 10章结构化学习下的视角无关动作识别261
10.1 引言262
10.2 视角无关动作识别263
10.3 含有隐变量的核化结构支持向量机264
10.3.1 模型构建264
10.3.2 模型学习265
10.3.3 模型预测266
10.4 融合多层特征核函数267
10.4.1 底层视觉特征核函数267
10.4.2 中层相关特征核函数268
10.4.3 高层类别标签核函数269
10.5 实验269
10.5.1 实验数据269
10.5.2 实验设计269
10.5.3 实验结果与分析271
10.6 小结275
参考文献275
第 11章异构判别分析下的跨视角动作识别279
11.1 引言280
11.2 跨视角动作识别281
11.3 异构线性判别分析283
11.3.1 总散度矩阵284
11.3.2 类间散度矩阵285
11.3.3 分布差异约束286
11.3.4 局部保持约束286
11.3.5 优化求解287
11.4 异构非线性核判别分析288
11.4.1 总散度矩阵289
11.4.2 类间散度矩阵289
11.4.3 分布差异约束290
11.4.4 局部保持约束290
11.4.5 优化求解290
11.5 实验290
11.5.1 实验数据291
11.5.2 实验设计291
11.5.3 实验结果与分析293
11.6 小结299
参考文献300

 

 

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