Video Modelling And Behaviour Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Jessica Kingsley Publishers

作者:Christos Nikopoulos

出品人:

页数:205

译者:

出版时间:2006-08-30

价格:USD 35.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781843103387

丛书系列:

图书标签:

视频建模
行为分析
计算机视觉
机器学习
深度学习
动作识别
行为理解
视频分析
人工智能
模式识别

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具体描述

Applied Behaviour Analysis (ABA) is a successful educational method for developing social and communication skills in children with autism. The use of video modeling in ABA programs has demonstrated great effectiveness in teaching behavioral skills to autistic children, and this book explains how and why. Video modeling is an easy-to-use behavior modification technique that uses videotaped rather than ?live? scenarios for the child to observe, concentrating the focus of attention for the child with autism and creating a highly effective stimulus for learning. Video Modelling and Behaviour Analysis provides a practical introduction to the technique, its objectives, strategies for use and evidence of its success. Illustrative case examples are supported by detailed diagrams and photographs, with clear, accessible explanations.

好的，这是一本关于计算机视觉、模式识别以及行为分析的深度探讨，旨在提供一个坚实的基础和前沿视角，涵盖从理论构建到实际应用的全过程。图书名称：视觉信息处理与行为模式识别图书简介本书深入剖析了从原始视觉数据中提取有意义信息并将其转化为可理解行为模式的核心技术与方法。它超越了单纯的图像识别范畴，专注于如何通过动态序列分析，揭示复杂环境和实体间的相互作用。全书内容结构严谨，逻辑清晰，旨在为计算机科学、电子工程、认知科学以及相关领域的研究人员和高级学习者提供一份全面的技术指南。第一部分：视觉数据基础与预处理本部分奠定理解复杂视觉分析的基础。我们首先回顾了数字图像和视频的数学表示，重点探讨了在不同照明、遮挡和视角变化下的鲁棒性挑战。章节一：数字图像的数学基础与特征提取详细讨论了傅里叶变换、小波分析在图像增强中的应用，并深入研究了局部二值模式（LBP）和HOG（方向梯度直方图）等经典特征描述符的局限性与适用场景。重点在于如何设计对环境变化不敏感的底层特征。章节二：视频序列的结构与时间采样视频数据的本质是时空连续体。本章阐述了如何高效地对时间维度进行采样和量化，以捕捉关键事件而非冗余信息。我们探讨了光流法（Optical Flow）的各种变体——从Lucas-Kanade到更先进的全域运动估计方法——及其在运动补偿和背景分离中的关键作用。章节三：数据降噪、去模糊与质量提升高质量的输入是准确分析的前提。本章聚焦于逆向问题求解，包括深度学习驱动的去噪网络和基于物理模型的图像复原技术。特别关注处理因高速运动或传感器限制导致的运动模糊问题，介绍了解卷积网络（Deconvolutional Networks）在提升图像清晰度方面的最新进展。第二部分：高级特征学习与深度模型架构随着深度学习的崛起，视觉分析进入了一个数据驱动的新时代。本部分将重点介绍如何构建能够自动学习复杂特征的深度神经网络结构。章节四：卷积网络的演进与空间层次建模系统性地梳理了从AlexNet到ResNet、DenseNet等经典卷积网络架构的演变历程。重点剖析残差连接、注意力机制（如Squeeze-and-Excitation Networks）如何有效解决梯度消失问题，并增强模型对空间特征的敏感度。我们还探讨了如何设计轻量级网络以适应嵌入式设备的需求。章节五：循环与序列建模：捕捉时间依赖性行为分析的本质是时间序列预测。本章详细讲解了循环神经网络（RNN）的局限性，并重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理长期时间依赖性方面的优势。此外，还引入了Transformer架构在视频帧间关系建模中的新兴应用。章节六：时空联合学习框架为了有效地融合空间特征和时间演变，本章探讨了专门为视频设计的网络结构，如3D卷积网络（C3D）和两流网络（Two-Stream Networks）。我们对比分析了如何分别处理外观信息和运动信息，以及如何设计最优的融合策略，确保模型能够同时理解“是什么”和“怎么动”。第三部分：行为识别与事件检测本部分是全书的核心，关注如何将学习到的特征转化为可解释的行为标签和精确的事件定位。章节七：精细化动作识别与姿态估计我们将识别粒度从宏观场景行为细化到个体动作。详细介绍了基于关键点检测（Keypoint Detection）的姿态估计方法（如OpenPose的原理），以及如何利用骨架信息进行动作分类，从而抵抗背景干扰。同时，探讨了细粒度动作识别（Fine-Grained Action Recognition）中的挑战，例如区分“击打”与“挥舞”。章节八：异常行为与活动检测异常检测是安全监控和人机交互的关键。本章侧重于无监督和半监督学习方法，即模型如何在没有大量预标注异常事件数据的情况下，学习正常行为的分布模型。我们讨论了基于重建误差、预测误差和密度估计的异常评分机制。章节九：多主体交互与集体行为分析现实世界往往涉及多个实体之间的复杂互动。本章深入研究了图神经网络（GNNs）在建模实体间关系拓扑结构方面的应用。如何量化个体之间的协作、竞争或追逐等关系，并进一步聚合成群组级别的集体行为模式，是本章的重点。第四部分：可解释性、评估与未来方向成功的模型不仅需要高精度，还需要具备可信度和可解释性。章节十：模型诊断与行为溯源本章讨论了如何打开深度学习的“黑箱”。介绍如Grad-CAM、SHAP值等工具，用于可视化模型关注的区域，确认其判断是否基于合理的视觉证据。对于行为分析，重点是如何回溯到引发特定行为识别的关键时间点或空间特征。章节十一：基准测试与性能评估指标系统地梳理了行为分析领域常用的标准数据集（如Kinetics, ActivityNet），并详细解释了评估指标（如Top-1/Top-5准确率、mAP、Temporal Jaccard Index）的计算方式及其在不同任务中的适用性。强调了在实际部署中，延迟和计算资源消耗的重要性。章节十二：面向实际应用的伦理考量与挑战最后，本书展望了该领域未来的研究方向，包括低资源学习、领域自适应（Domain Adaptation）以及跨模态行为理解。同时，严肃探讨了涉及隐私保护、偏见消除以及建立公平、负责任的视觉智能系统的伦理框架和工程挑战。本书力求在理论深度和工程实践之间找到最佳平衡点，为读者提供一个全面、深入且与时俱进的视觉行为分析知识体系。