智能视频目标检测与识别技术/图像图形智能处理理论与技术前沿

本书可作为高等院校人 工智能与计算机相关专业、 信息与信号处理、计算机视 觉和机器人等智能体等相关 领域的教学参考书，也可供 从事智能安防相关领域的技 术人员参考使用。 本书各章分别对人们关 注和重要应用的典型视频目 标检测和识别技术进行了论 述。第1～6章主要介绍智能 视频中目标检测技术的发展 和检测方法，包括视频目标 检测、无人机目标检测、人 脸检测、行人检测、车辆检 测、异常检测。第7～10章 主要介绍智能视频中目标识 别技术的发展和识别方法， 包括人脸识别、行人再识别 、行为识别、视频车牌识别 。

王生进，清华大学长聘教授，信息认知与智能系统研究所所长、媒体大数据认知计算研究中心主任。主要研究领域计算机视觉、机器学习、行人再识别、多模态机器人脑计算与协作机器人。参与制定行业和国家标准7项。获2008年国家科技进步二等奖1项、获2006、2021北京市科学技术奖一等。2018年获国际模式识别学会ICPR2018最佳论文奖；2019年获公安部科学技术奖二等，2019年获第九届吴文俊人工智能自然科学奖二等，2021年北京市科学技术奖技术发明一等奖。

第1章 视频目标检测 1.1 视频目标检测概述 1.1.1 视频目标检测的数据集 1.1.2 视频目标检测的研究思路 1.1.3 视频目标检测的应用场景 1.2 基于深度学习的视频目标检测 1.2.1 静态目标检测方法 1.2.2 视频目标检测方法 参考文献 第2章 无人机目标检测 2.1 无人机目标检测概述 2.1.1 无人机目标检测的挑战 2.1.2 无人机目标检测数据集 2.2 无人机目标检测的一般思路 2.3 无人机目标检测方法 2.3.1 基于图像切分的无人机目标检测 2.3.2 基于尺度自适应特征的无人机目标检测 2.4 “无人机目标检测应用示范 参考文献 第3章 人脸检测 3.1 人脸检测概述 3.1.1 人脸检测的应用需求 3.1.2 研究人脸检测的基本方法 3.2 深度卷积神经网络人脸检测 3.2.1 一种常用的人脸检测方法框架 3.2.2 原理设计 3.2.3 人脸检测测试 3.3 人脸检测应用实例 3.3.1 人脸识别 3.3.2 虚拟眼镜佩戴 参考文献 第4章 行人检测 4.1 引言 4.2 基于手工设计特征的行人检测方法 4.2.1 基于通道特征的行人检测方法 4.2.2 基于形变模型的行人检测方法 4.2.3 基于非相邻特征的行人检测方法 4.3 非端到端深度行人检测方法 4.3.1 非端到端行人检测方法分类 4.3.2 基于多层通道特征的行人检测方法 4.4 端到端深度行人检测方法 4.4.1 两阶段行人检测方法 4.4.2 单阶段行人检测方法 4.4.3 基于掩膜引导注意力网络的行人检测方法 参考文献 第5章 车辆检测 5.1 引言 5.2 基于单目的车辆检测方法 5.2.1 基于单目的2D车辆检测方法 5.2.2 基于单目的3D车辆检测方法