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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 视觉感知数据分析与理解4

1.2.1 基于机器视觉物体识别分类4

1.2.2 基于视觉的人体检测及追踪5

1.2.3 基于视觉的人体行为分析7

1.2.4 基于视觉的人体行为频繁模式挖掘10

1.3 虚拟感知数据分析与理解11

1.3.1 Life-log技术介绍11

1.3.2 社交网络的发展现状16

1.3.3 推荐系统简介17

1.3.4 信息隐藏检测原理与研究现状20

1.4 本书组织结构21

参考文献22

第2章 基于深度图像特征和稀疏编码的图像分类算法30

2.1 RGB深度特征提取31

2.1.1 三种SFIT特征31

2.1.2 RGB-D特征提取35

2.2 稀疏编码37

2.2.1 稀疏编码基本原理37

2.2.2 稀疏编码字典构建40

2.3 图像表示42

2.3.1 Average Pooling和Max Pooling42

2.3.2 空间金字塔匹配43

2.3.3 基于PCA降维的加权Max Pooling46

2.4 SVM分类47

2.4.1 SVM分类器基本原理47

2.4.2 线性SVM分类49

2.5 实验分析与结果51

2.5.1 实验环境51

2.5.2 代码结构52

2.5.3 实验结果53

参考文献57

第3章 基于视觉感知的人的行为识别方法60

3.1 算法架构60

3.2 局部特征点提取61

3.2.1 局部特征点提取61

3.2.2 局部特征点描述符65

3.3 字典构建68

3.3.1 字典构建介绍68

3.3.2 基于hMetis的超图聚类的字典构建算法70

3.4 视频表示75

3.5 实验分析76

3.5.1 编程环境76

3.5.2 代码结构77

3.6 实验结果78

参考文献81

第4章 人的行为模式挖掘84

4.1 技术框架84

4.2 人体运动追踪技术87

4.2.1 背景建模技术87

4.2.2 人体运动追踪技术88

4.3 人的行为挖掘及识别93

4.3.1 Cuboids93

4.3.2 人体行为建模94

4.3.3 频繁行为模式挖掘94

4.3.4 模板匹配95

4.4 实验结果与分析95

4.4.1 实验环境95

4.4.2 实验结论97

参考文献97

第5章 基于视觉的儿童医学行为数据获取104

5.1 概述104

5.1.1 国内外研究概况106

5.1.2 难点与发展趋势109

5.2 技术框架109

5.3 安全性、隐私性保护111

5.4 儿童行为医学数据的获取方法114

5.5 儿童行为医学数据的获取系统的有效性116

5.6 实验与分析117

5.6.1 基于AAM模型和柔性可控的隐私保护117

5.6.2 基于Kinect的儿童哭闹行为分析118

参考文献119

第6章 视觉监控敏感信息处理技术123

6.1 概述123

6.2 敏感信息屏蔽方法126

6.3 敏感信息数据保护管理128

6.4 基于信息隐藏的处理方法也是对敏感信息保护的重要方法128

6.5 国外已获支持进行敏感信息保护视觉监控研究的研究机构130

6.6 难点与发展趋势130

6.7 技术框架131

6.8 实验方案与关键技术133

6.9 与人类视觉系统特性相吻合的敏感信息保护的理论133

6.10 敏感信息屏蔽与敏感区域伪装134

6.11 可伸缩性的敏感信息数据表示与管理系统研究136

6.12 抗信息隐藏检测的大容量信息隐藏方法研究137

参考文献138

第7章 基于视觉的生物行为分析方法144

7.1 概述144

7.2 生物行为分析方法151

7.3 实验方案153

7.3.1 果蝇群体密度分析与密集情况下运动视觉目标跟踪研究154

7.3.2 果蝇运动行为识别研究156

7.3.3 果蝇运动行为模式挖掘160

参考文献161

第8章 Life-log相关技术170

8.1 概述170

8.2 采集模块需求分析与设计171

8.3 总体设计178

8.4 智能标签模块设计思想178

8.4.1 标签构成179

8.4.2 智能标签技术180

8.5 实验结果与分析184

8.5.1 采集模块的实现185

8.5.2 标签模块的实现189

8.5.3 回溯服务模块的实现190

8.5.4 验证实验193

参考文献195

第9章 基于SNS的人物推荐技术198

9.1 概述198

9.1.1 协同过滤198

9.1.2 基于内容的过滤199

9.1.3 基于人口统计学的过滤200

9.1.4 混合推荐系统200

9.1.5 推荐系统的评价指标201

9.1.6 人物推荐的相关研究202

9.2 人物推荐系统的框架205

9.2.1 系统整体框架设计205

9.2.2 离线系统设计207

9.2.3 在线系统设计209

9.3 人物推荐系统的相关算法211

9.3.1 数据处理模块相关算法211

9.3.2 推荐引擎模块的实现213

9.3.3 推荐解释的生成219

9.4 系统应用与效果评测219

9.4.1 推荐算法评测219

9.4.2 推荐结果展示界面223

参考文献224

第10章 信息隐藏检测技术228

10.1 概述228

10.2 基于各向同性的信息隐藏检测和估计229

10.2.1 各向同性229

10.2.2 LSB信息隐藏233

10.2.3 针对LSB信息隐藏的信息隐藏检测框架233

10.2.4 提高估计信息量精度的方法244

10.2.5 一般性LSB信息隐藏检测框架的实验结论248

10.2.6 与现有信息隐藏检测方法的联系252

10.3 基于加权的LSB信息隐藏检测估计255

10.3.1 图像像素的对称性255

10.3.2 Fridrich优化方法256

10.3.3 推广的优化LSB信息隐藏检测方法256

10.3.4 优化方法的实验结果259

10.3.5 分析与讨论261

参考文献262