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视频监控与小波纹理-面向视神经细胞模型复杂环境感知与定位的图像理解技术 版权信息
- ISBN：9787564723002
- 条形码：9787564723002 ; 978-7-5647-2300-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
视频监控与小波纹理-面向视神经细胞模型复杂环境感知与定位的图像理解技术 本书特色
对非结构化、随机性自然场景的感知和理解，是 视觉成像处理系统中具有挑战性的前沿课题。由李建 平、郭崇云、刘永兵、李昕硕、黄源源等人编著的《 视频监控与小波纹理--面向视神经细胞模型复杂环境 感知与定位的图像理解技术》以视觉图像获取、分析 、增强、处理为主线，以视频监控、小波纹理为基础 ，重点研究面向视神经细胞模型复杂环境感知与定位 的图像处理新技术，通过借鉴生物视觉模型，将场景 表达与认知学新视觉特征进行融合，为场景感知和辨 识提供一种新的技术手段。受视神经细胞认知智能启 发，特别是利用生物视觉皮层上的vl细胞，具有类似 于gabor滤波器和高斯拉普拉斯滤波器特性，借助小 波变换和独立分量分析原理，探索新型算法，研究白 适应自然场景感知和新的识别技术。其中，通过生物 视觉模型的研究，将认知学新特征与场景表达相融合 ，提升自然场景图像的自适应辨识能力。为此，作者 提出了新的相关算法，解决视觉图像处理系统中面临 的自然场景多样性、随机性、复杂性以及运动性所带 来的关键理论问题，揭示其内在规律与辩证特性，为 机器人视觉感知、视频监控异常处理、智能化预警和 海量图像的快速检索和高效摄像存储等领域，提供新 的科学研究方法和手段。 本书可以作为计算机与软件、通信工程、互联网 技术、云计算与信息安全、大数据分析与挖掘等相关 专业的高年级本科生、硕士研究牛、博士研究生、教 师的教材和教学参考书，可作为高等院校、研究机构 、企事业单位的分析研究人员的重要参考书。
视频监控与小波纹理-面向视神经细胞模型复杂环境感知与定位的图像理解技术 内容简介
本文对视频监控系统中的人脸识别、视频增强和视频编码优化三个基本问题进行了较为深入的研究，并提出了一些新的方法。视频监控系统作为人类视觉功能的延伸，在许多应用中发挥着越来越重要的作用，有着十分重要的价值。
视频监控与小波纹理-面向视神经细胞模型复杂环境感知与定位的图像理解技术 目录
上篇
**章 视频监控系统绪论
1.1 视频监控概述
1.2 国内外现状和发展趋势
1.2.1 国内外现状
1.2.2 发展趋势
1.3 视频监控系统的几个关键技术
1.3.1 自动人脸识别
1.3.2 视频增强
1.3.3 视频编码优化
1.4 本章小结
第二章 视频监控中人脸特征描述方法研究
2.1 引言
2.1.1 人脸识别概述
2.1.2 视频监控中的人脸识别
2.1.3 人脸识别的光照问题
2.1.4 小结
2.2 一种基于轮廓波变换的光照鲁棒人脸特征描述方法
2.2.1 轮廓波变换与图像处理
2.2.2 对数人脸光照模型
2.2.3 基于轮廓波去噪模型的光照鲁棒特征提取
2.2.4 实验结果与分析
2.2.5 结论
2.3 一种基于混合投影函数和图像熵的光照鲁棒人脸特征描述方法
2.3.1 投影函数
2.3.2 图像熵
2.3.3 混合投影特征提取
2.3.4 实验结果与分析
2.3.5 结论
2.4 本章小结
第三章 视频监控中视频增强方法研究
3.1 引言
3.2 算法描述
3.2.1 rgb色彩空间与ycbcr色彩空间的转换
3.2.2 小波变换与数字图像处理
3.2.3 基于小波变换的光照分离
3.2.4 背景估计和运动区域检测
3.2.5 融合规则和图像重构
3.2.6 算法流程
3.3 实验结果与分析
3.4 本章小结
第四章 视频监控中视频编码快速算法研究
4.1 引言
4.1.1 h.264／avc视频编码
4.1.2 可伸缩视频编码
4.1.3 小结
4.2 一种适宜于h.2 64／avc：的帧间快速编码算法
4.2.1 相关研究
4.2.2 利用运动和纹理预测
4.2.3 利用时间和空间相关性预测
4.2.4 算法流程
4.2.5 实验结果与分析
4.2.6 结论
4.3 一种质量可伸缩编码中增强层帧间快速算法
4.3.1 相关研究
4.3.2 模式选择的基本原理
4.3.3 算法流程
4.3.4 实验结果与分析
4.3.5 结论
4.4 本章小结
第五章 上篇总结与展望
5.1 工作总结
5.2 展望
上篇参考文献
中篇
第六章 copula驱动的小波域纹理特征提取绪论
第七章 小波变换理论
第八章 copula模型及其参数估计
第九章 小波域依赖关系及常用多维模型
第十章 传统小波域copula多维模型
第十一章 方向小波域与平稳小波域copula多维模型
第十二章 复数小波域copula多维模型
第十三章 中篇总结与展望
下篇
第十四章 基于生物视觉感知机制的图像理解绪论
第十五章 视皮层感知机制
第十六章 多特征彩色图像分割模型
第十七章 bu&td图像分割模型
第十八章 多特征场景分类模型
第十九章 bu&td目标识别模型
第二十章 下篇总结与展望
**章 视频监控系统绪论
1.1 视频监控概述
1.2 国内外现状和发展趋势
1.2.1 国内外现状
1.2.2 发展趋势
1.3 视频监控系统的几个关键技术
1.3.1 自动人脸识别
1.3.2 视频增强
1.3.3 视频编码优化
1.4 本章小结
第二章 视频监控中人脸特征描述方法研究
2.1 引言
2.1.1 人脸识别概述
2.1.2 视频监控中的人脸识别
2.1.3 人脸识别的光照问题
2.1.4 小结
2.2 一种基于轮廓波变换的光照鲁棒人脸特征描述方法
2.2.1 轮廓波变换与图像处理
2.2.2 对数人脸光照模型
2.2.3 基于轮廓波去噪模型的光照鲁棒特征提取
2.2.4 实验结果与分析
2.2.5 结论
2.3 一种基于混合投影函数和图像熵的光照鲁棒人脸特征描述方法
2.3.1 投影函数
2.3.2 图像熵
2.3.3 混合投影特征提取
2.3.4 实验结果与分析
2.3.5 结论
2.4 本章小结
第三章 视频监控中视频增强方法研究
3.1 引言
3.2 算法描述
3.2.1 rgb色彩空间与ycbcr色彩空间的转换
3.2.2 小波变换与数字图像处理
3.2.3 基于小波变换的光照分离
3.2.4 背景估计和运动区域检测
3.2.5 融合规则和图像重构
3.2.6 算法流程
3.3 实验结果与分析
3.4 本章小结
第四章 视频监控中视频编码快速算法研究
4.1 引言
4.1.1 h.264／avc视频编码
4.1.2 可伸缩视频编码
4.1.3 小结
4.2 一种适宜于h.2 64／avc：的帧间快速编码算法
4.2.1 相关研究
4.2.2 利用运动和纹理预测
4.2.3 利用时间和空间相关性预测
4.2.4 算法流程
4.2.5 实验结果与分析
4.2.6 结论
4.3 一种质量可伸缩编码中增强层帧间快速算法
4.3.1 相关研究
4.3.2 模式选择的基本原理
4.3.3 算法流程
4.3.4 实验结果与分析
4.3.5 结论
4.4 本章小结
第五章 上篇总结与展望
5.1 工作总结
5.2 展望
上篇参考文献
中篇
第六章 copula驱动的小波域纹理特征提取绪论
第七章 小波变换理论
第八章 copula模型及其参数估计
第九章 小波域依赖关系及常用多维模型
第十章 传统小波域copula多维模型
第十一章 方向小波域与平稳小波域copula多维模型
第十二章 复数小波域copula多维模型
第十三章 中篇总结与展望
下篇
第十四章 基于生物视觉感知机制的图像理解绪论
第十五章 视皮层感知机制
第十六章 多特征彩色图像分割模型
第十七章 bu&td图像分割模型
第十八章 多特征场景分类模型
第十九章 bu&td目标识别模型
第二十章 下篇总结与展望
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视频监控与小波纹理-面向视神经细胞模型复杂环境感知与定位的图像理解技术 作者简介
李建平，1964年lO月生，湖南省祁阳县人，理学学士，理学硕士、工学硕士，工学博士，出站博士后，教授(1999年由讲师破格直接晋升为教授)，博士生导师(2000年)，享受国务院政府特殊津贴(2001年)，加拿大圭尔夫大学(University ofGuelph)客座教授(Adjunct Professor)，国际小波分析应用研究中心创始人兼主任，跨学科跨院校跨平台国际应用技术研究中心主任，智能信息处理与小波分析应用学术团队负责人，国际学术进展International：Progress on Wavelet Analysis and Active MediaTechnology(IPWAAMT，EI检索)创始人、主编，国际学术期刊International．10renal of WaveletMultiresolution and Information Processing(IJWMIP，SCI检索学术刊物)联合创始人、副主编，多次国际学术大会主席、副主席、分会主席，2004年国际计算机学术大会(IcC)、第三届国际小波分析及其应用学术大会(ICWAA)、第二届智能体媒介技术国际学术大会(ICAMT)程序委员会主席，2007年信息计算及自动化国际学术大会(2007 Internationalconference on Information Computing and Automation——ICICA2007)主席，IEEE ICACIA2008、IEEE ICACIA2009、IEEE ICACIA20 l 0、IEEE ICWAMTIP2012、lOth IEEE ICCWAMTI：P20l3国际学术大会主席。先后被选为美国信息工程学会委员、SPIE会员、美国IBM公司及微软公司授权专家、国家公安部首席科学家、国务院政府特殊津贴获得者、国家科学技术奖励评审委员、教育部新世纪优秀人才计划获得者、教育部信息安全专家委员会成员、中国人工智能学会智能信息安全专委会副主任、四川省有突出贡献的优秀专家、重庆市优秀专业技术人才、总后勤部“科技新星”、总后勤部“十大学习成才标兵”，1次荣立二等功，4次受嘉奖。是国际上小波分析与信息处理研究领域十分活跃的知名专家。 李建平在国际上独立提出并首次建立了“小波变换的加速方法”、“矢量积小波变换理论”、“基于小波分
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