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　　为使读者全面了解视频分析算法的历史、思想、原理，本书详尽地介绍了60多种有关视频分析的算子、描述子、滤波、变换、方法的基本理论，深入地阐述了视频分析算法的改进措施和实验仿真，系统地总结了其优缺点，并提供配套的实验仿真源代码和视频图像库。相关资料详见。
　　本书特别重视如何将视频分析算法的基础理论和实验仿真有机结合，解决视觉分析领域中的诸多基础问题，可应用于机器视觉、大数据分析、生物特征识别和智能视频监控等领域。

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  序
  前言
  第1篇 算子
  第1讲 Moravec算子 3
  第2讲 Forstner算子 5
  第3讲 Harris算子 8
  第4讲 SUSAN算子 12
  第5讲 CSS算子 16
  第6讲 FAST算子 21
  第7讲 DoG算子 23
  第8讲 LoG算子 26
  第2篇 描述子
  第9讲 Hu矩描述子 31
  第10讲 Legendre矩描述子 34
  第11讲 傅里叶描述子 37
  第12讲 HOG描述子 40
  第13讲 LBP描述子 43
  第14讲 Haar描述子 48
  第15讲 SIFT描述子 53
  第16讲 SURF描述子 61
  第3篇 滤波
  第17讲 Butterworth 滤波 69
  第18讲 Chebyshev 滤波 71
  第19讲 椭圆滤波 74
  第20讲 递归中值滤波 78
  第21讲 最小二乘滤波 80
  第22讲 维纳滤波 85
  第23讲 卡尔曼滤波 90
  第24讲 同态滤波 95
  第25讲 双边滤波 99
  第26讲 Guided 滤波 103
  第4篇变 换
  第27讲 K-L 变换 107
  第28讲 DCT 110
  第29讲 Gabor 变换 116
  第30讲小波变换 119
  第31讲 Haar 变换 125
  第32讲 LPT 130
  第33讲 Hough 变换 134
  第5篇方法
  第34讲 相似性度量方法 143
  第35讲 直方图双峰法 147
  第36讲 分水岭方法 150
  第37讲 区域分裂合并方法 153
  第38讲 OTSU 方法 155
  第39讲 最大二维熵方法 158
  第40讲 二维交叉熵方法 164
  第41讲 PCNN 方法 171
  第42讲 侧抑制网络 176
  第43讲 背景减除法 181
  第44讲 时间差分法 187
  第45讲 数学形态学 192
  第46讲 光流法 199
  第47讲 Mean Shift 方法 205
  第48讲 CamShift 方法 209
  第49讲 梯度下降法 211
  第50讲 牛顿迭代法 214
  第51讲 共轭梯度法 218
  第52讲 禁忌搜索方法 221
  第53讲 罚函数方法 226
  第54讲 模拟退火方法 229
  第55讲 贝叶斯方法 233
  第56讲 K均值聚类方法 236
  第57讲 AdaBoost方法 239
  第58讲 SVM方法 245
  第59讲 PCA方法 251
  第60讲 2D PCA方法 255
  第61讲 LDA方法 258
  第62讲 2D LDA方法 261