實用性目標檢測與跟蹤算法原理與應用 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

基本信息

書名:實用性目標檢測與跟蹤算法原理與應用

定價：72.00元

售價：49.0元,便宜23.0元,摺扣68

作者:徐光柱

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2015-06-18

ISBN：9787118102208

字數：

頁碼：164

版次：1

裝幀：平裝

開本：16

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

徐光柱、雷幫軍著的《實用性目標檢測與跟蹤算法原理及應用》從實時與實用兩個角度，結閤具體實例係統講述瞭視覺目標檢測與跟蹤算法原理及應用。

在視覺目標檢測部分，本書全麵論述瞭AdaBoost算法原理、積分圖及Haar-Like特徵快速計算方法和Viola-Jones通用目標檢測框架、梯度直方圖、SVM原理、HOG與SVM相結閤的目標檢測框架，同時給齣瞭這兩類算法在人臉檢測與行人檢測中的應用實例及基於openCV的實現。在視覺目標跟蹤部分，本書係統介紹瞭單目標跟蹤算法的分類與現存問題及性能評價方法；詳細論述瞭以壓縮感知理論為背景的壓縮跟蹤算法原理及改進算法．並對其具體實現給齣瞭細節分析；全麵講述瞭跟蹤、學習及檢測相結閤的視覺目標跟蹤算法的原理，並給齣瞭其性能分析。*後，從具體問題齣發，本書詳細說明瞭目標檢測與跟蹤算法在人眼區域檢測與跟蹤、多人臉檢測與跟蹤、交互式魚體跟蹤係統中的應用。

本書內容豐富、案例典型，論述由淺入深、重點突齣，理論與實例緊密結閤，內容安排閤理、可讀性強。

本書適用於計算機視覺相關方嚮的研究生和高年級本科生閱讀，同時也可作為相關領域研究人員和目標檢測與跟蹤算法工程師的參考資料。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《機器學習基礎與實踐：核心概念、模型構建與案例分析》 內容簡介： 本書是一本麵嚮廣大學習者和從業者的機器學習入門與進階指南。在人工智能浪潮席捲全球的今天，機器學習作為其核心驅動力，其重要性不言而喻。然而，許多學習者在麵對海量的理論知識和琳琅滿目的算法時，常常感到無從下手，難以構建起係統性的認知框架。本書旨在彌閤這一差距，以清晰易懂的語言、循序漸進的邏輯，帶領讀者深入理解機器學習的本質，掌握構建和應用機器學習模型的核心技能。 核心概念： 本書開篇將深入淺齣地介紹機器學習最基礎、最核心的概念。我們將從“什麼是機器學習”這一根本性問題齣發，探討機器學習與傳統編程的區彆，以及其在解決復雜問題上的優勢。接著，我們將詳細闡述“數據”在機器學習中的核心地位，包括數據的類型（監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習）、數據的預處理（清洗、特徵工程、數據增強）等關鍵環節。讀者將瞭解到，高質量的數據是構建強大模型的基石。 隨後，我們將逐一剖析機器學習中幾個至關重要的概念： 特徵（Features）與標簽（Labels）： 解釋如何從原始數據中提取有意義的特徵，以及標簽在監督學習中的作用。 模型（Model）： 介紹模型是學習算法對數據的抽象錶示，我們將探討不同模型的本質區彆，例如綫性模型、決策樹、支持嚮量機等。 學習（Learning）： 深入理解機器學習的學習過程，包括參數的學習、模型的訓練、損失函數（Loss Function）的概念以及如何通過優化算法（如梯度下降）來最小化損失。 泛化能力（Generalization）與過擬閤/欠擬閤（Overfitting/Underfitting）： 這是機器學習領域最常遇到的挑戰。本書將詳細解釋這兩個概念的含義，並提供識彆和解決它們的策略，例如正則化（Regularization）、交叉驗證（Cross-validation）等。 核心模型與算法： 本書將重點介紹當前機器學習領域最常用、最有效的幾類模型與算法，並從原理到應用進行深入講解。 1. 綫性模型： 綫性迴歸（Linear Regression）： 介紹如何使用綫性模型來預測連續值，從一元綫性迴歸到多元綫性迴歸，並詳細講解最小二乘法（Least Squares Method）的原理。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 解釋邏輯迴歸如何用於分類問題，特彆是二分類問題。我們將深入理解Sigmoid函數的作用，以及如何通過最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation）來訓練模型。 2. 決策樹與集成學習： 決策樹（Decision Trees）： 講解決策樹的構建原理，如何通過信息增益（Information Gain）或基尼不純度（Gini Impurity）來選擇最優分裂特徵。我們將分析決策樹的優缺點，以及如何通過剪枝（Pruning）來避免過擬閤。 隨機森林（Random Forests）： 介紹隨機森林如何通過構建多個決策樹並進行投票來提升模型的魯棒性和準確性。我們將分析裝袋法（Bagging）的思想。 梯度提升（Gradient Boosting）： 深入講解梯度提升的核心思想，包括 AdaBoost、XGBoost 等經典算法。我們將理解其如何通過迭代地訓練弱學習器來逐步減小殘差。 3. 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）： 核技巧（Kernel Trick）： 講解SVM如何通過核函數將數據映射到高維空間，從而解決綫性不可分的問題。我們將介紹常用的核函數，如綫性核、多項式核、徑嚮基函數核（RBF Kernel）。 軟間隔與硬間隔： 區分軟間隔和硬間隔SVM，以及引入鬆弛變量（Slack Variables）的作用。 4. 聚類算法（Clustering Algorithms）： K-Means： 介紹K-Means算法的原理，如何通過迭代的方式將數據點分配到最近的簇中心，並更新簇中心。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 講解兩種主要的層次聚類方式：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。 DBSCAN： 介紹基於密度的聚類算法DBSCAN，它能夠發現任意形狀的簇，並有效處理噪聲點。 5. 降維技術（Dimensionality Reduction）： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 講解PCA如何找到數據方差最大的方嚮（主成分），從而在保留大部分信息的同時降低數據的維度。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 介紹t-SNE在可視化高維數據上的優勢，以及它如何保留數據的局部結構。 6. 神經網絡與深度學習基礎（Neural Networks and Deep Learning Fundamentals）： 感知器（Perceptron）： 作為最基礎的神經網絡單元，我們將解釋其工作原理。 多層感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP）： 介紹隱藏層、激活函數（如ReLU、tanh、Sigmoid）以及反嚮傳播算法（Backpropagation）在訓練MLP中的核心作用。 深度學習的優勢： 簡要探討深度學習模型在處理圖像、文本等復雜數據上的強大能力。 模型構建與實踐： 理論的學習離不開實踐的檢驗。本書的另一大亮點在於，我們將結閤Python語言和Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等主流機器學習庫，帶領讀者一步步實現模型的構建與應用。 環境搭建： 提供詳盡的Python及相關庫的安裝指南，確保讀者能夠快速搭建起開發環境。 數據預處理實戰： 通過具體的數據集，演示如何進行數據清洗、缺失值處理、特徵縮放、特徵編碼等預處理步驟。 模型訓練與評估： 詳細講解如何使用Scikit-learn等庫來訓練上述介紹的各類模型，並重點介紹常用的模型評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫、AUC等，以及如何根據評估指標選擇最優模型。 超參數調優（Hyperparameter Tuning）： 介紹網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等超參數優化技術，以獲得更好的模型性能。 模型部署（Model Deployment）簡介： 簡要介紹模型訓練完成後如何進行部署，以便在實際應用中使用。 案例分析： 為瞭幫助讀者將所學知識融會貫通，本書精選瞭多個來自不同領域的實際應用案例，覆蓋瞭從數據分析到預測建模的完整流程。 案例一：房價預測 問題描述： 基於房屋的各種屬性（麵積、位置、戶型等）預測房屋的售價。 涉及技術： 綫性迴歸、決策樹迴歸、隨機森林迴歸、特徵工程、模型評估（MSE, R-squared）。 案例二：垃圾郵件分類 問題描述： 構建一個模型來區分正常郵件和垃圾郵件。 涉及技術： 邏輯迴歸、樸素貝葉斯、特徵提取（TF-IDF）、模型評估（Precision, Recall, F1-score）。 案例三：客戶流失預測 問題描述： 預測哪些客戶可能會流失，以便采取相應的挽留措施。 涉及技術： 邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、模型評估（AUC, ROC麯綫）。 案例四：圖像分類入門 問題描述： 使用簡單的神經網絡模型對手寫數字進行分類。 涉及技術： MLP、反嚮傳播、激活函數、數據集（MNIST）。 案例五：用戶群體細分 問題描述： 基於用戶的行為數據將用戶劃分為不同的群體。 涉及技術： K-Means聚類、數據可視化（PCA, t-SNE）。 每個案例都將詳細介紹問題背景、數據處理、模型選擇、模型訓練、結果分析和性能評估等環節，力求讓讀者能夠清晰地看到機器學習在實際問題中的應用價值。 總結與展望： 本書的最後，我們將對機器學習的核心內容進行迴顧，並對未來機器學習的發展趨勢進行展望，例如深度學習的進一步演進、可解釋AI（Explainable AI）、聯邦學習（Federated Learning）等前沿領域。我們希望本書能夠為讀者打下堅實的機器學習基礎，激發其持續學習和探索的興趣，為他們在人工智能時代的發展鋪平道路。 目標讀者： 對人工智能和機器學習感興趣的初學者。 希望係統學習機器學習理論和實踐的學生。 需要應用機器學習解決實際問題的開發人員和數據分析師。 對AI技術進行更深入瞭解的管理人員和決策者。 本書力求理論與實踐相結閤，算法原理與工程實現並重，內容涵蓋廣泛而深入，是您開啓機器學習之旅的理想選擇。