模式识别：动态人群场景分类研究

　　本书研究了复杂气象条件对提取人群运动速度和人群密度等主要特征的干扰现象，并从局部和整体两个角度研究了人群运动状态演化规律，提出了复杂气象视频分类与动态天气视频复原算法、建立了人群流量方程和人群运动状态无向图两种人群运动分析模型，解决了雨雪天气视频退化现象对人群运动状态分析的影响和如何对未来人群运动状态进行预测的问题。本书在人群运动场景分析方面的研究工作，较好地解决了受雨雪气象条件干扰的视频复原问题，为模型提供增强的输入视频；提出人群流量方程分析局部人群运动状态，实现了重点区域的差别化监控；非参数化的运动特征分类方法和图分析算法增强了人群运动状态分析方法的泛化能力，为基于计算机视觉的人群行为分析提供了一种在整体上监测和预报人群运动状态的方法。

　　：朱海龙，哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院副教授。哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院博士，研究领域为模式识别、数字图像处理、机器学习。

暂缺《模式识别：动态人群场景分类研究》目录