智能视频目标检测与识别技术

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
5.3基于双目的车辆检测方法
5.3.1双目车辆检测方法分类
5.3.2基于高效3D几何特征的双目车辆检测方法
5.3.3基于非均匀采样的双目车辆检测方法
5.4车辆检测的研究趋势
参考文献
第6章异常检测
6.1异常检测概述
6.1.1异常的定义
6.1.2异常检测的定义
6.1.3异常检测的难点
6.2基于传统方法的异常检测
6.2.1基于模型的方法
6.2.2基于聚类的方法
6.2.3基于邻近度的方法
6.2.4基于分类的方法
6.2.5图像异常检测
6.3基于深度学习的异常检测
6.3.1深度异常检测方法分类
6.3.2深度图像异常检测
6.3.3深度视频异常检测
参考文献
第7章人脸识别
7.1人脸识别概述
7.1.1人脸识别的应用需求
7.1.2人脸识别的研究概要
7.2基于深度学习的人脸识别
7.2.1深度卷积神经网络
7.2.2基于深度学习实现人脸识别
7.3人脸识别算法架构
7.3.1人脸检测
7.3.2人脸关键点定位
7.3.3人脸跟踪
7.3.4人脸归一化与特征提取
7.4基于级联卷积神经网络的人脸识别
7.4.1网络架构
7.4.2阈值选择
参考文献
第8章行人再识别
8.1行人再识别概述
8.1.1行人再识别难点
8.1.2行人再识别研究目标
8.1.3行人再识别研究方法
8.2行人再识别评价指标与数据集
8.3基于深度网络特征空间正交优化的行人再识别
8.3.1权向量间相关性及其影响
8.3.2SVDNet网络模型
8.4基于特征配准的行人再识别
8.4.1行人语义部件特征学习
8.4.2行人广义部件特征学习
8.4.3遮挡等信息不完全条件下的行人部件学习
8.4.4基于特征校正层的深度特征表征方法
8.5面向域泛化行人再识别
参考文献
第9章行为识别
9.1行为识别概述
9.2行为识别基础
9.3基于传统方法的人体行为识别
9.3.1整体特征表示
9.3.2局部特征表示
9.4基于深度学习的人体行为识别
9.4.1双流网络结构
9.4.23D卷积神经网络结构
9.4.3混合网络结构
9.4.4其他行为识别方法
9.5数据集
参考文献
第10章视频车牌识别
10.1引言
10.2视频车牌识别研究现状
10.2.1车牌识别方法
10.2.2车牌检测方法
10.2.3车牌跟踪方法
10.2.4数据集与测试指标
10.3基于深度学习的车牌识别方法
10.3.1特征提取网络
10.3.2编码器解码器模型
10.3.3图像校正方法
10.3.4预训练方法
10.3.5车牌识别实验结果
10.4视频车牌识别系统
10.4.1基于自注意力机制的车牌检测方法
10.4.2多目标车牌跟踪方法
10.4.3实验结果
参考文献