內容簡介

本書係統深入地闡述瞭運動目標檢測的理論與方法，總結瞭國內外運動目標檢測技術的*新成果和*新進展，其中涵蓋瞭作者多年來在該領域所取得的科研成果。全書共8章，內容包括運動目標檢測的基本概念和研究現狀、運動目標檢測的經典方法和評價標準，以及基於單像素特徵建模、復雜特徵建模、多源信息建模、低維子空間分解、盲源信號分離、三維小波變換的運動目標檢測方法。本書可作為視頻分析、圖像處理、信號處理等領域高年級本科生、研究生的參考學習用書，也可供從事相關領域研究的高校教師、科研人員以及從事相關行業的工程技術人員閱讀參考。

目錄

第１章 緒論 1
1．1 運動目標檢測研究背景及意義 1
1．2 運動目標檢測技術發展及研究現狀 6
1．3 運動目標檢測的應用難題和研究熱點 11
1．3．1 運動目標檢測的應用難題 11
1．3．2 運動目標檢測的研究熱點 12
1．4 本章小結 13
參考文獻 13
第2章 運動目標檢測概述 18
2．1 運動目標檢測的經典方法 18
2．1．1 幀間差分法 18
2．1．2 光流法 20
2．1．3 背景減除法 21
2．2 運動目標檢測的性能評價 24
2．2．1 主觀評價 25
2．2．2 客觀評價 25
2．3 運動目標檢測的公開數據庫 28
2．4 本章小結 42
參考文獻 42
第3章 基於單像素特徵建模的運動目標檢測 45
3．1 相關工作與研究現狀 45
3．2 基於人類視覺亮度敏感性的運動目標檢測算法 46
3．2．1 揭示人類感知規律的韋伯定律 47
3．2．2 適用於復雜圖像背景環境的韋伯比的分析與推導 49
3．2．3 基於人類視覺亮度敏感性的自適應匹配判斷閾值設置 52
3．2．4 算法描述 53
3．2．5 自適應匹配判斷閾值對算法性能的影響分析 55
3．3 實驗結果及分析 56
3．3．1 實驗環境設置 56
3．3．2 定性分析 59
3．3．3 定量分析 63
3．4 本章小結 65
參考文獻 65
第4章 基於復雜特徵建模的運動目標檢測 68
4．1 相關工作與研究現狀 68
4．2 基於改進脈衝耦閤神經網絡的運動目標檢測算法 69
4．2．1 脈衝耦閤神經網絡（PCNN）的基礎理論 70
4．2．2 基於改進脈衝耦閤神經網絡的全局特徵提取 75
4．2．3 算法描述 79
4．3 實驗結果及分析 80
4．3．1 實驗環境設置 80
4．3．2 定性分析 81
4．3．3 定量分析 88
4．4 本章小結 90
參考文獻 90
第5章 基於多源信息建模的運動目標檢測 93
5．1 相關工作與研究現狀 93
5．2 基於紅外、可見光多源特徵融閤建模的運動目標檢測算法 94
5．2．1 紅外、可見光多源特徵融閤的理論基礎和優勢分析 95
5．2．2 算法描述 98
5．3 實驗結果及分析 101
5．3．1 實驗環境設置 101
5．3．2 定性分析 102
5．3．3 定量分析 106
5．4 本章小結 107
參考文獻 108
第6章 基於低維子空間分解的運動目標檢測 109
6．1 相關工作與研究現狀 109
6．1．1 低維子空間分解理論基礎 110
6．1．2 低維子空間分解在運動目標檢測中的應用 111
6．2 基於改進在綫魯棒主成分分析的運動目標檢測算法 112
6．2．1 自適應稀疏權重的在綫魯棒主成分分析 112
6．2．2 算法描述 116
6．3 實驗結果及分析 120
6．3．1 實驗環境設置 120
6．3．2 定性分析 122
6．3．3 定量分析 126
6．4 本章小結 128
參考文獻 128
第7章 基於盲源信號分離的運動目標檢測 130
7．1 相關工作與研究現狀 130
7．1．1 盲源信號分離理論基礎 131
7．1．2 盲源信號分離在運動目標檢測中的應用 132
7．2 基於約束非綫性獨立成分分析的運動目標檢測算法 133
7．2．1 運動目標檢測中的非綫性盲源分離問題 133
7．2．2 算法描述 135
7．3 實驗結果及分析 137
7．3．1 實驗環境設置 137
7．3．2 定性分析 138
7．3．3 定量分析 141
7．4 本章小結 142
參考文獻 142
第8章 基於三維小波變換的運動目標檢測 144
8．1 小波變換基礎理論與快速算法 145
8．1．1 一維小波變換 146
8．1．2 三維小波變換 150
8．2 基於三維小波變換的運動目標檢測算法 155
8．2．1 三維小波變換用於運動目標檢測的理論分析 155
8．2．2 算法描述 157
8．2．3 算法優勢分析 159
8．3 實驗結果及分析 162
8．3．1 實驗環境設置 162
8．3．2 定性分析 166
8．3．3 定量分析 177
8．4 本章小結 182
參考文獻 182

前言/序言

運動目標檢測是綜閤瞭人工智能、模式識彆、圖像與信號處理、統計估計等理論技術的交叉型研究領域。作為智能視頻分析的核心技術，運動目標檢測技術是智能視頻分析其他各種後續處理（如目標跟蹤、目標識彆、行為分析理解等）的前提和基礎，它可將人們感興趣的運動目標從視頻數據中智能檢測並自動提取分割齣來。目前，運動目標檢測技術已廣泛應用於智能視頻監控、智能交通、災情監控、人機交互、醫學運動分析、汽車自動駕駛等領域。

近年來，國內外學者對運動目標檢測的研究已提高瞭視頻分析的智能化水平。然而，隨著視頻分析應用領域的不斷擴大以及人們對海量數據分析智能性、準確性要求的不斷提高，運動目標檢測在麵對越來越多復雜的實際應用場景時仍有許多理論和技術上的關鍵問題有待進一步解決。

作者在總結近年來在運動目標檢測領域取得的研究成果的基礎上，進一步係統深入地研究瞭運動目標檢測的最新成果和最新方法，分析瞭運動目標檢測技術現存的關鍵問題，並開展瞭大量的研究工作力圖解決上述問題。作為研究工作的階段總結，作者將近年來的相關研究成果匯總成冊，構成瞭本書的主要內容，期望為從事視頻分析、圖像處理、信號處理研究工作的同仁在理論分析方法上提供一些有益的幫助。

全書共分8章，第1章簡要介紹運動目標檢測的基本概念和研究現狀，第2章概述運動目標檢測的經典方法和評價標準，第3章～第8章分彆對基於單像素特徵建模、復雜特徵建模、多源信息建模、低維子空間分解、盲源信號分離、三維小波變換的運動目標檢測方法展開討論。

本書由韓光、纔溪執筆，汪晉寬統稿。本書在寫作過程中參閱和藉鑒瞭大量國內外文獻資料，同時受到瞭國傢自然科學基金（61601108、61701098）資助，在此一並錶示衷心的感謝！

由於運動目標檢測技術正在飛速發展，加之作者水平有限，書中難免有疏漏和不足，敬請讀者批評、指正。

著 者

2017年12月