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| 編輯推薦： |
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本书从事基础理论研究的，保证图书选题的有价值性、学术水平以及在学术界的影响。本书内容所有论文都应该是立足于解决问题，包括纯理论问题、应用问题或对策问题。选题应该具有一定的前沿性（创新）。 本书的刊出，其中的方法能解决很多实际的问题，对智能交通等行业具有很的指导意义，带来巨大的经济效益。''''
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| 內容簡介： |
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随着摄像机视频监控的广泛应用，面对实时全天候摄入的海量视频监控数据，不仅需要对视频进行有效地组织和管理，还需要让计算机自动地理解视频内容并做出处理，实现智能化视频监控。智能化视频监控是计算机视觉领域的一个前沿方向，它综合利用模式识别、机器学习、计算机视觉、图像处理等技术，在交通管理、安全监控等方面有着广泛的应用前景，成为一个热点研究问题。而相关领域的数学算法和具体技术林林总总各不相同，甚至从思路上就大相径庭，这更需要我们下工夫进行梳理和提炼。 本书针对智能视频分析这一主题，围绕视频监控中的两个核心问题，即异常事件检测与摘要，详细地介绍了其概念、原理和技术方法。针对监控的复杂场景的需求，采用了机器学习、模式识别和计算机视觉中的一些先进技术，探讨了智能监控背景下的运动目标提取、事件分类和视频摘要等关键问题，为增强现有的智能视频监控系统的自动化程度和智能处理能力提供强有力的理论支持和技术帮助。 本书分为7章，内容安排如下： 第1章概述了异常事件检测与摘要技术的研究背景和意义，介绍了目前国内外的发展现状，指出了主要难点和发展趋势；第2章详细回顾了智能视频监控中异常事件检测与摘要技术的研究现状，包括其相关研究、当前主要采用的方法、目前存在的研究难点以及将来可能的研究方向。第3章提出了基于社会力模型，提出了拥挤场景下异常事件检测方法，用于全局异常事件检测；第4章针对拥挤场景中特征的噪声问题，提出了基于鲁棒性稀疏编码的拥挤场景下异常事件检测，用于全局和局部异常事件检测；第5章基于视频浓缩中内容冗余问题，提出了基于关键观测点选择的视频浓缩方法，提高浓缩的效率；第6章基于单摄像头视角受限问题，提出了基于摄像机网络的视频浓缩技术，展示大视角的视频摘要。
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| 關於作者： |
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祝晓斌，男，1981年出生，籍贯浙江金华。2013.7年毕业于中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室，2013年8月进入北京工商大学计算机与信息工程学院计算机系工作，职称讲师。作者长期从事智能视频分析的研究与应用，在模式识别、机器学习、计算机视觉等方向具有深入的研究。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1．1 引言
1．2背景及意义
1．3国内外研究现状
1．4主要难点与发展趋势
1．5研究内容与结构安排
第2章 视频分析与摘要研究现状
2．1引言
2．2视频异常事件检测方法概述
2．3视频摘要方法概述
第3章 基于社会力模型的拥挤场景下异常事件检测
3．1引言
3．2相关工作
3．3基于社会力模型的异常检测
3．4互作用力估计
3．5实验结果与分析
3．6本章 小结
第4章 基于鲁棒性稀疏编码的拥挤场景下异常事件检测
4．1引言
4．2相关工作
4．3稀疏表示介绍
4．4 EMD
4．5本书算法
4．6实验结果与分析
4．7本章 小结
第5章 基于关键观测点选择的视频浓缩
5．1引言
5．2基于运动目标的视频浓缩介绍
5．3对象序列提取
5．4关键观测点选择
5．5视频浓缩优化算法
5．6实验结果与分析
5．7本章 小结
第6章 基于摄像机网络的视频浓缩
6．1引言
6．2相关工作
6．3摄像机间轨迹匹配方法
6．4基于摄像机网络的视频浓缩算法
6．5实验结果与分析
6．6本章 小结
附录A符号和记号
附录B模式组合的一些基本概念
B．1 图
B．2树
B．3符号串
……
附录C概率统计的一引些预备知识
附录D名词术语解释
参考文献
后记
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