人體行為的特征表示與識別

定　價：￥48.00

作　者：	甄先通編著
出版社：	中國石化出版社有限公司
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787511469069	出版時間：	2023-03-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內容簡介

　　人體行為識別作為計算機視覺領域的一個重要課題，盡管在過去的幾十年中得到了廣泛的研究，至今仍然被視為一項具有挑戰(zhàn)性的任務，特別是在現(xiàn)實場景中，人體行為識別遇到巨大困難。這些困難主要源于視頻數(shù)據(jù)的類內變化大、背景干擾、遮擋、光照變化和噪聲等。在本書中，回顧近年來人體行為識別的發(fā)展歷程，并從全局特征表示和局部特征表示角度，介紹作者相關研究成果，并在最后介紹了骨架節(jié)點的人體行為識別、深度信息下人體行為識別和跨域的人體行為識別的最新研究工作。

作者簡介

　　朱本偉副教授一直致力于新型海洋多糖水解酶的挖掘及其結構與功能研究，研究工作主要集中在開發(fā)新型海洋多糖水解酶方面，并利用酶法等生物方法將天然碳水化合物資源轉化為功能食品或功能產(chǎn)品，重點研究如何綠色高效地從多糖降解制備得到寡糖；進而對此過程中重要的海洋酶進行發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)制、改造及機制研究并取得了較好的研究成果。

圖書目錄

第1 章人體行為識別概述001
1.1 人體行為識別介紹 001
1.2 人體行為識別的國內外研究現(xiàn)狀. 002
1.2.1 時空興趣點 003
1.2.2 局部特征表示 004
1.2.3 全局特征表示 006
1.2.4 深度特征表示 007
1.3 人體行為識別數(shù)據(jù)集. 008
參考文獻. 012
第2 章全局特征表示下的人體行為識別.017
2.1 運動與結構特征嵌入. 017
2.1.1 概述 017
2.1.2 特征映射 019
2.1.3 高斯金字塔 020
2.1.4 中心環(huán)繞機制 021
2.1.5 特征提取 022
2.1.6 實驗結果 025
2.2 時空拉普拉斯金字塔編碼. 032
2.2.1 概述 032
2.2.2 基于時空拉普拉斯金字塔特征提取 033
2.2.3 特征提取 036
2.2.4 實驗結果 038
2.3 時空可控能量描述符. 044
2.3.1 概述 044
2.3.2 時空可控金字塔特征表示. 045
2.3.3 實驗結果 049
2.4 本章小結 055
參考文獻. 055
第3 章局部特征表示下的人體行為識別.061
3.1 基于BoW 方法 061
3.1.1 概述 061
3.1.2 BoW 局部特征表示. 062
3.1.3 實驗結果 065
3.2 基于稀疏編碼方法 068
3.2.1 概述 068
3.2.2 基于稀疏編碼的局部特征表示. 068
3.2.3 實驗結果 071
3.3 基于匹配核方法 073
3.3.1 概述 073
3.3.2 匹配核的局部特征表示. 074
3.3.3 實驗結果 076
3.4 樸素貝葉斯近鄰方法及其擴展. 076
3.4.1 概述 076
3.4.2 樸素貝葉斯最近鄰方法. 077
3.4.3 樸素貝葉斯最近鄰核方法. 078
3.4.4 局部樸素貝葉斯最近鄰方法. 079
3.4.5 實驗結果 080
3.5 基于圖像到類距離的判別嵌入. 081
3.5.1 概述 081
3.5.2 圖像到類距離 082
3.5.3 基于I2C 距離的判別嵌入. 083
3.5.4 實驗結果 088
3.6 局部高斯嵌入 091
3.6.1 概述 091
3.6.2 局部高斯嵌入 092
3.6.3 實驗結果 096
3.7 本章小結 100
參考文獻. 101
第4 章人體行為識別新技術105
4.1 骨架節(jié)點的人體行為識別. 105
4.1.1 概述 105
4.1.2 人體骨架及骨架數(shù)據(jù)集. 107
4.1.3 基于骨架節(jié)點的深度學習的人體行為識別 109
4.2 深度信息下的人體行為識別. 116
4.2.1 概述 116
4.2.2 深度圖獲取 117
4.2.3 深度圖特征表征. 119
4.2.4 多通道融合 124
4.3 跨域的人體行為識別. 127
4.3.1 概述 127
4.3.2 跨光譜人體行為識別. 128
4.3.3 跨視角人體行為識別. 130
4.3.4 跨媒體人體行為識別. 134
4.4 本章小結 137
參考文獻. 137
第5 章總結與展望.146