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基於深度學習的複雜場景下對象追蹤算法研究（簡體書）
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作者簡介
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對象跟蹤是一個計算器視覺領域內的基本任務，該任務在自動駕駛、智能監控、人機交互以及醫學成像等多種運用中具有很高的實用價值，因此大量的研究力量被投入其中。然而，在真實的對象跟蹤場景中，視頻目標跟蹤往往會由於複雜場景條件和目標運動的隨機性，目標物體經常出現光照變化、旋轉、伸縮、遮擋、曝光不足、背景變化、運動的複雜性和隨機性等因素，這些都會使得對象跟蹤變得非常困難。雖然對象跟蹤算法已經取得了豐碩的研究成果，但在理論和應用上也存在著不完善和待解決的問題。在此背景下，研究複雜場景下的對象跟蹤算法在理論和應用方面都具有非常重要的意義。本書從神經網絡的模型結構出發，較為系統和深入介紹了深度學習算法的發展以及在對象跟蹤方面的應用。全書介紹了對象跟蹤系統的基本框架，對象跟蹤的基本理論和圖像處理算法，並融入了作者提出的新穎算法，對現有的模型進行優化，結合真實對象跟蹤場景特性，探究新的網絡結構模型，從而提高基於深度學習的對象跟蹤算法的性能和跟蹤效率。
作者簡介
張元平，博士。畢業於重慶大學。2013年加拿大康考迪亞大學訪問學者。從事計算機軟件與理論、圖像處理、人工智能等領域的研究。主持(研)科技部、教育部等省部級以上科研項目多項，在國內外刊物上發表學術論文10餘篇，其中被SCI、EI收錄4篇。
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