人们从外界环境获取信息，一般是通过视觉、触觉、听觉、嗅觉等感觉器官来进行的。研究已经表明，人类75%~80%的信息是由视觉来获取的。利用视觉信息具有实时性和直观性，比其他方式获得信息更容易被接受。近些年，随着计算机技术与电子技术的飞速发展，计算机硬件的性价比不断提高，已能满足视频图像处理的实时性要求，加之视频图像处理柔性大、适应能力强，应用前景十分广阔。人们逐渐尝试将计算机视觉用于公共安全监控、工业现场监控、居民小区监控、交通状态监控等各种监控场景中，能够实现犯罪预防、交通管制、意外防范和检测、老幼病残监护等功能，具有极广阔的市场应用前景。
内容:
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目录
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第一章 绪 论
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第二章 基于TSK 模糊系统的运动阴影检测方法
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第三章 基于复模糊逻辑系统的运动目标检测方法
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第四章 基于改进Hough 森林的对象检测方法
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第五章 AdaBoost 图像到类距离学习的图像分类方法
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第六章 优化模糊词袋模型的图像分类方法
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第七章 基于改进连续自适应均值漂移的视频目标跟踪方法
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第八章 基于多线索概率分布图像融合的跟踪方法
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第九章 视频监控中多目标跟踪及其行为的理解与描述
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第十章 基于MPEG-7描述的行人跟踪方法及行为理解
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成果总结与展望
读者人群:
对计算机视觉应用领域感兴趣的学者。
李子龙，男，博士，副教授，徐州工程学院信息工程学院大数据教研室主任，主要从事计算机视觉、大数据应用方面的研究，发论文20余篇，其中发表SCI/EI检索论文10余篇，主持或参与省部级、市厅级科研课题10余项，授权发明专利2项、实用新型4项，出版专著1部,获徐州市科技进步奖二、三等奖各1项，中国商业联合会科学技术奖三等奖1项。