自动感知自然界中不同种类的目标是现代计算机技术的发展目标之一。基于视觉信息的目标检测与跟踪是最为广泛的目标感知技术。本书对于视觉检测与跟踪涉及的底层特征表达、分类方法与滤波器理论进行了详细阐述。在分析目标检测与跟踪难点的基础上，结合具体案例，提出了相应的解决办法或思路。全书共分六章：第一章介绍视觉与图像感知系统的基本知识；第二章阐述颜色特征、纹理特征、形状特征、特征融合、特征降维及选择、深度学习特征等目标表示方法；第三章介绍模式匹配方法、人工神经网络、支撑向量机与Boosting级联检测方法等；第四章以人脸、人体、车辆与字符类目标检测为例分析目标检测的实际问题；第五章阐述跟踪目标描述、确定性和非确定性目标跟踪方法、单目标和多目标跟踪方法等，包含Kalman滤波器、粒子滤波器等经典方法；第六章介绍快速运动目标跟踪、变化及复杂背景和遮挡情况下的目标跟踪问题。
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