


定价:59元
印次:1-1
ISBN:9787302711223
出版日期:2026.03.01
印刷日期:2026.03.09
图书责编:文怡
图书分类:学术专著
"本书内容围绕图像理解的一个新的研究方向———时空行为理解展开,主要涉及从动作基元、动作、活动、事件直到行为的各个层次的检测和识别技术。本书主要侧重对这些技术的原理介绍,对相关方法结合研究成果进行分析,并对近年来的研究进展提供概括总结。 本书除绪论外,共有7章,分别介绍时空兴趣点和人体关键点的检测,人和物的运动轨迹分析,对主体人动作的分类识别,对主体人活动的建模和识别,结合各种线索的行为分析推理,对异常事件的检测判断,以及对人-物交互关系的检测和解释。 本书既可供高等学校信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统等学科研究生作为专业课教材或教学参考书,也可帮助计算机科学与技术、信息与通信工程、电子科学与技术、测控技术与仪器、机器人自动化、生物医学工程、光学、电子医疗设备研制、遥感、测绘和军事侦察等领域的研究人员开展相关的科研工作。"
章毓晋,清华大学教授,研究方向:图像工程(图像处理、图像分析、图像理解及其技术应用)+ 相关教学理论和方法。1989年获比利时列日大学应用科学博士学位,1989—1993年为荷兰德尔夫特大学博士后及研究人员。1993年到清华大学工作,1997年被聘为教授,1998年被评为博士生导师,2014年成为教学科研系列长聘教授。2003年学术休假期间同时被聘为新加坡南洋理工大学访问教授。在清华大学,先后开出并讲授10多门本科生和研究生课程。在南洋理工大学,开出并讲授过研究生课程:“现代图像分析(英语)”。已出版了图像工程系列教材(第1~5版)等教材,以及专著《图象分割》《基于内容的视觉信息检索》《基于子空间的人脸识别》,编著《英汉图像工程辞典》(第1版和第2版)和《图像工程技术选编》。现为中国图象图形学学名誉监事长,中国图象图形学学会会士,国际电气电子工程师协会(IEEE)高级会员,国际光学工程协会(SPIE)会士(因在图像工程方面的成就)。 曾任第二十四届国际图象处理学术会议(ICIP'2017)程序委员会主席。
前言 时空行为理解是图像工程高层——图像理解的一个较新的研究方向。它的目标是借助各种时空技术,实现对图像所反映的客观场景中人的活动和行为的分析并做出有意义的解释和判断。 本书主要涉及时空行为理解中从动作基元、动作、活动、事件直到行为的各个层次的建模、检测、识别和理解技术。本书主要侧重对这些技术的原理介绍,对相关方法结合研究成果进行讨论分析,并对近年来的研究进展提供概括总结。 本书除第1章绪论外,共有7章,分别介绍时空兴趣点和人体关键点的检测,人和物的运动轨迹分析,对主体动作的分类识别,对主体活动的建模和识别,结合各种线索的行为分析推理,对异常事件的检测判断,以及对人物交互关系的检测和分类。 本书侧重介绍一些时空行为理解领域不同层次的工作及近期进展。在2~8章中,每章首先介绍工作原理并概述现有典型技术,归纳其特点并进行分类; 然后对若干具体方法进行详细分析(给出总体流程、算法描述、具体步骤、效果实例、方法比较等)。每章都介绍一些相关技术领域的最新进展,归纳其特点并分类,可以帮助读者了解一些最新的发展趋势。 本书一方面可作为相关学科/专业高年级本科生和研究生的专业课教材或教学参考书,帮助他们掌握基本原理并开展科研活动、完成毕业设计和学位论文; 另一方面适合相关领域研究人员作为科研参考。 全书共有8章,其下有30节(二级标题),再下还有70小节(三级标题),共有编了号的图84幅、表格52个、公式191个。书中各章共列出了所引用的200多篇参考文献的目录(100多篇为21世纪20年代的),以及用于主题索引的300多个术语(同时给...
目录
第1章绪论
1.1图像工程
1.1.1图像技术和图像工程
1.1.2图像工程的3个层次
1.1.3图像工程相关学科和领域
1.1.4图像工程文献统计分类
1.2时空技术
1.2.1时空技术的发展
1.2.2时空技术的5个层次
1.3深度学习
1.3.1图像理解中的深度学习
1.3.2卷积神经网络的基本概念
1.3.3深度学习核心技术
1.4全书框架和各章简介
参考文献
第2章兴趣点和关键点
2.1时空兴趣点
2.1.1空间兴趣点的检测
2.1.2时空兴趣点的检测
2.2人体关键点
2.2.1基于图像的2D人体关键点检测
2.2.2基于视频的2D人体关键点检测
2.3多视角下的多人3D关键点检测
2.3.1基于多视角的3D人体关键点检测
2.3.2基于分层聚类的3D人体关键点检测
参考文献
第3章轨迹分析
3.1轨迹学习和分析
3.1.1场景建模
3.1.2轨迹学习
3.1.3活动分析
3.2轨迹特征聚类树
3.2.1轨迹特征提取
3.2.2特征聚类树
3.2.3FV编码树
3.2.4实验结果和分析
参考文献
第4章动作分类和识别
4.1动作分类
4.2动作识别
4.2.1各种活动中的动作识别
4.2.2动作识别的各种网络
4.3结合姿态和上下文的动作分类
4.3.1基于姿态模型的动作分类... 查看详情
"(1) 本书结合了著者近年的研究成果和国内外的研究工作,融入了人工智能和深度学习技术方面的进展,具有前沿性和学术性。
(2)全书围绕时空行为理解展开,既包含领域整体概述,也包含具体方法技术,还包含发展趋势和技术展望,具有系统性和实用性。"
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