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视觉目标智能检测跟踪理论与技术
本书以低质图像增强、目标检测与识别、人体姿态识别以及目标跟踪四个机器视觉中的主要任务出发,阐述了现在四个研究方向中的主流算法。在低质图像增强中,介绍了对微光图像、光照不均图像以及存在雾和模糊进行图像增强;在目标检测与识别中,介绍了生成对抗网络、基于深度学习的目标检测与识别算法以及如何对网络进行轻量化;在人体姿态识别中,介绍了基于卷积神经网络的人体姿态估计以及基于图神经网络的姿态识别;在目标跟踪算法中,主要介绍了基于相关滤波以及孪生网络的单目标跟踪任务以及基于tracking-by-detection的多目标跟踪任务。
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