视频图像处理研究:基于监控场景下的视觉算法

本书特色

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《视频图像处理研究——基于监控场景下的视觉 算法》从原理、方法等角度详细介绍了作者叶人珍在 视频图像处理方面的一些研究，涉及图像去模糊、视 频异常事件检测和视觉检索三个领域，为了保证论述 的完整性，在视频异常事件检测领域中，加入了冯亚 闯博士的部分研究——基于结构字典学习的异常事件 检测、基于假设检验的异常事件检测与基于深度表达 的异常事件检测。

本书一共七章： 章为绪论，总体介绍了目前 视频图像处理的有关方法；第二章基于潜在语义概念 模型的图像盲去卷积方法，提出了一种基于潜在语义 概念约束的模型；第三章基于协同表达的异常事件检 测方法，提出了基于多种特征描述符的鲁棒协同表达 ；第四章基于结构字典学习的异常事件检测方法，提 出了一种视频数据的时空结构建模方法；第五章基于 假设检验的异常事件检测方法，提出了一种测试数据 中异常模式的表达模型；第六章基于深度表达的异常 事件检测方法，提出了一种视频时空特性的深度特征 学习方法；第七章基于稀疏相似保持嵌入的紧致结构 哈希算法，提出了一种基于结构的方法（SSBH）。

本书适合从事图像处理方面工作或研究的学生或 者工作者作为参考书。

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内容简介

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本书针对传统视频和可见光影像分析中分析结果准确有限, 容易受环境干扰的难点问题, 研究可见光影像潜在语义层的去模糊方法, 探索复杂场景中的异常事件检测方法, 并建立紧致结构检索的快速检索模型, 为复杂场景环境下的目标分析提供更准确更鲁棒的解决模型。

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目录

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 图像去模糊
1.3 异常事件检测
1.4 视觉检索
第2章 基于潜在语义概念模型的图像盲去卷积方法
2.1 概述
2.2 相关工作
2.3 研究方法
2.4 实验结果
2.5 本章小结
第3章 基于协同表达的异常事件检测方法
3.1 概述
3.2 研究方法
3.3 实验结果
3.4 本章小结
第4章 基于结构字典学习的异常事件检测方法
4.1 概述
4.2 视频事件的表达
4.3 结构字典学习
4.4 异常事件检测
4.5 实验结果
4.6 本章小结
第5章 基于假设检验的异常事件检测方法
5.1 概述
5.2 研究方法
5.3 实验结果
5.4 本章小结
第6章 基于深度表达的异常事件检测方法
6.1 概述
6.2 视频事件的深度特征提取
6.3 视频事件时间模式的学习
6.4 视频事件的空间上下文约束
6.5 实验结果
6.6 本章小结
第7章 基于稀疏相似保持嵌入的紧致结构哈希算法
7.1 概述
7.2 相关工作
7.3 研究方法
7.4 实验结果
7.5 本章小结
参考文献

封面

书名:视频图像处理研究:基于监控场景下的视觉算法

作者:叶人珍著

页数:174页

定价:¥68.0

出版社:华中科技大学出版社

出版日期:2018-09-01

ISBN:9787568043106

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