Product Description
von Emilio Maggio (Autor)
Video Tracking bietet eine umfassende Behandlung der grundlegenden Aspekte der Algorithmus- und Anwendungsentwicklung für die Aufgabe, die Position von interessierenden Objekten, die durch Kameras gesehen werden, im Laufe der Zeit zu schätzen. Ausgehend von der allgemeinen Problemdefinition und einem Überblick über bestehende und neu entstehende Video-Tracking-Anwendungen diskutiert das Buch populäre Methoden, wie zum Beispiel solche, die auf Korrelation und Gradientenabstieg basieren. Anhand praktischer Beispiele wird der Leser in die Vorteile und Grenzen deterministischer Ansätze eingeführt und dann zu fortgeschritteneren Video-Tracking-Lösungen geführt, wie z. B. solchen, die auf dem rekursiven Bayes-Framework und auf Zufälligen Endlichen Mengen basieren.
Hauptmerkmale:
- Diskutiert die Designentscheidungen und Implementierungsfragen, die erforderlich sind, um die zugrunde liegenden mathematischen Modelle in effektive Tracking-Systeme der realen Welt umzusetzen.
- Bietet Blockdiagramme und Simil-Code-Implementierung der Algorithmen.
- Überprüft Methoden zur Bewertung der Leistung von Video-Trackern – dies wird von Endbenutzern als Hauptproblem identifiziert.
Das Buch soll Forschern und Praktikern helfen, Techniken und Lösungen zu entwickeln, die auf dem Potenzial von Video-Tracking-Anwendungen basieren. Die im gesamten Buch diskutierten Entwurfsmethoden bieten Richtlinien für Entwickler in der Industrie, die an visionsbasierten Anwendungen arbeiten. Das Buch kann auch als Referenz für Ingenieur- und Informatik-Doktoranden dienen, die sich mit Vision, Robotik, Mensch-Computer-Interaktion, intelligenten Umgebungen und Virtual-Reality-Programmen befassen.
Rückseite
Video Tracking bietet eine umfassende Behandlung der grundlegenden Aspekte der Algorithmus- und Anwendungsentwicklung für die Aufgabe, die Position von interessierenden Objekten, die durch Kameras gesehen werden, im Laufe der Zeit zu schätzen. Ausgehend von der allgemeinen Problemdefinition und einem Überblick über bestehende und neu entstehende Video-Tracking-Anwendungen diskutiert das Buch populäre Methoden, wie zum Beispiel solche, die auf Korrelation und Gradientenabstieg basieren. Anhand praktischer Beispiele wird der Leser in die Vorteile und Grenzen deterministischer Ansätze eingeführt und dann zu fortgeschritteneren Video-Tracking-Lösungen geführt, wie z. B. solchen, die auf dem rekursiven Bayes-Framework und auf Zufälligen Endlichen Mengen basieren.
Hauptmerkmale:
- Diskutiert die Designentscheidungen und Implementierungsfragen, die erforderlich sind, um die zugrunde liegenden mathematischen Modelle in effektive Tracking-Systeme der realen Welt umzusetzen.
- Bietet Blockdiagramme und Simil-Code-Implementierung der Algorithmen.
- Überprüft Methoden zur Bewertung der Leistung von Video-Trackern – dies wird von Endbenutzern als Hauptproblem identifiziert.
Das Buch soll Forschern und Praktikern helfen, Techniken und Lösungen zu entwickeln, die auf dem Potenzial von Video-Tracking-Anwendungen basieren. Die im gesamten Buch diskutierten Entwurfsmethoden bieten Richtlinien für Entwickler in der Industrie, die an visionsbasierten Anwendungen arbeiten. Das Buch kann auch als Referenz für Ingenieur- und Informatik-Doktoranden dienen, die sich mit Vision, Robotik, Mensch-Computer-Interaktion, intelligenten Umgebungen und Virtual-Reality-Programmen befassen.
Autorenbiografie
Dr. Emilio Maggio, Vicon, UK
Dr. Maggio ist Computer Vision Scientist bei Vicon, dem weltweiten Marktführer für Motion Capture. Von 2004 bis 2008 war er Doktorand am Department of Electronic Engineering, Queen Mary, University of London. 2005 und erneut 2007 wurde er beim ICASSP mit dem Preis für die beste Studentenarbeit ausgezeichnet. Dr. Maggio war als Gutachter für die IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, das International Journal of Image and Graphics und ACM Multimedia tätig.
Dr. Andrea Cavallaro, School of Electronic Engineering and Computer Science, Queen Mary, University of London, UK
Dr. Cavallaro ist Reader in Multimedia Signal Processing an der Queen Mary, University of London. Er ist Autor von mehr als 70 Veröffentlichungen, darunter 5 Buchkapitel. Er ist gewähltes Mitglied der IEEE Signal Processing Society, Multimedia Signal Processing Committee. Er war Mitglied des Organisations-/Technischen Komitees für mehrere internationale Konferenzen, wie z. B. Technical Chair von EUSIPCO 08 und General Chair der IEEE International Conference on Advanced Video and Signal based Surveillance (AVSS 2007), wobei General Chair Positionen für kommende Konferenzen 2009 wie BMVC 09 gehalten werden. Er war Gastherausgeber mehrerer Sonderausgaben, darunter „Multi-sensor object detection and tracking“, Signal, Image and Video Processing (Springer). Dr. Cavallaro wurde 2007 mit dem Royal Academy of Engineering Lehrpreis ausgezeichnet.
