第一部分 智能视频分析
第1章 绪论
1．1 智能视频分析
1．1．1 智能视频分析概述
1．1．2 智能视频分析面临的问题
1．1．3 本书关于智能视频分析的研究内容
1．2 步态识别
1．2．1 步态识别概述
1．2．2 步态识别面临的问题
1．2．3 本书关于步态识别的研究内容
本章小结
参考文献
第2章 智能视频分析常用优化方法
2．1 最优化理论和方法概述
2．2 最优化问题的数学模型
2．3 计算机视觉中常用的优化方法
2．3．1 最小二乘法
2．3．2 最速下降法
2．3．3 牛顿法
2．3．4 拟牛顿法
2．4 计算机视觉基础及优化问题
2．4．1 计算机视觉常用坐标系和摄像机模型
2．4．2 视觉测量系统及计算机视觉中的优化问题
本章小结
参考文献
第3章 摄像机标定与迭代优化方法
3．1 摄像机标定优化模型
3．2 摄像机标定方法分析
3．3 基于迭代优化的摄像机标定方法
3．3．1 摄像机标定迭代优化的基本思想
3．3．2 摄像机内参估计
3．3．3 摄像机外参估计
3．3．4 摄像机畸变系数估计
3．3．5 基于LM算法的摄像机参数迭代优化
3．3．6 精度评定标准
3．4 摄像机标定实验与分析
3．4．1 初始标定
3．4．2 二次标定
3．4．3 摄像机标定实验
3．4．4 实验结果分析
本章小结
参考文献
第4章 视频中运动目标检测方法
4．1 视频中运动目标检测的基本方法
4．1．1 帧差分法
4．1．2 背景减除法
4．1．3 光流法
4．2 图像预处理
4．2．1 图像降噪
4．2．2 图像增强
4．3 基于混合高斯模型的井下目标检测方法及其改进
4．3．1 混合高斯模型
4．3．2 改进的混合高斯模型背景建模算法
4．3．3 实验与分析
4．4 基于帧差分法与背景减除法的井下运动目标检测算法
4．4．1 基于帧差分法与背景减除法的算法
4．4．2 实验与分析
本章小结
参考文献
第5章 视频中运动目标跟踪方法
……

第二部分 步态识别

附录 中英文缩写对照