基於智能視覺計算的學習者行為分析與理解 馬苗 9787030807052 【台灣高等教育出版社】

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書名：基於智能視覺計算的學習者行為分析與理解
ISBN：9787030807052
出版社：科學
著編譯者：馬苗
頁數：314
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1741585
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內容簡介

本書從學習者行為特徵入手，利用智能視覺計算的方法研究學習者行為分析與視頻理解關鍵技術，構建學習者行為的系列專用數據集，在此基礎上提出基於智能視覺計算的目標檢測、身份認證、行為識別、時序動作檢測和視覺場景描述新技術、新模型和新方法，在傳統教室、計算機實驗室、標準化考場等真實教育教學場景進行模擬實驗和方法驗證。 本書既有系統的理論性，也有較強的實踐性，可供視頻分析、圖像處理、智慧教育等領域的科研工作者、教育教學信息化的管理人員，以及視覺計算、行為分析方向的高新科技企業研發人員參考。

作者簡介

馬苗，博士，博士后，教授，博士生導師，陝西省青年科技新星，陝西師範大學校級教學名師。中國體視學學會理事，陝西省計算機學會常務理事，陝西省計算機教育學會常務理事，中國自動化學會智慧教育專業委員會委員，中國計算機學會（CCF）高級會員，陝西省計算機學會教育數智化專業委員會副主任，IEEESMC灰色專業系統委員會理事，陝西省信號處理學會理事，The Journal of Grey System編委，曾任陝西省高校教師資格考試面試評委、陝西省中小學教師資格考試信息技術首席考官、CCF西安執行委員、CCFYOCSEF西安AC委員。 2005年于西北工業大學獲信號與信息處理專業工學博士學位，同年人才引進到陝西師範大學計算機科學學院從事教學科研工作，2009年于西北工業大學博士后流動站完成博士后研究工作；2010～2011年參加教育部高等學校青年骨幹教師國內訪問學者項目，在山東大學計算機科學與技術學院訪學一年；2013～2014年參加國家留學基金委青年骨幹教師出國研修項目，在美國卡內基·梅隆大學訪學一年；2014～2024年任陝西師範大學計算機科學學院副院長。 主持國家自然科學基金項目、陝西省重點研發計劃項目等十余項，在IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Computational Social Systems、《軟體學報》、《電子學報》等國內外重要學術期刊發表學術論文百余篇，獲國家發明專利64項且多項成果轉化，出版專著、教材4部，獲陝西省科學技術進步獎二等獎、陝西高等學校科學技術獎4項。

目錄

第一篇 學習者行為與智能視覺計算
第1章 緒論
1 1 研究背景
1 2 國內外研究現狀
1 2 1 學習者行為表徵
1 2 2 目標檢測與行為分析
1 2 3 行為動作的內容描述
1 3 主要內容與章節組織
1 4 小結
參考文獻
第2章 智能視覺計算
2 1 計算機視覺和機器視覺
2 2 智能視覺計算的定義
2 3 智能視覺計算的應用
2 3 1 智能安防
2 3 2 智能交通
2 3 3 智能製造
2 3 4 智能醫療
2 3 5 智能家居
2 4 學習者行為相關的智能視覺計算技術
2 4 1 目標檢測
2 4 2 行為識別
2 4 3 動作檢測
2 4 4 視覺場景描述
2 5 視覺計算相關的科技名企
2 6 小結
參考文獻
第二篇 學習者目標檢測與身份認證
第3章 學習者目標檢測
3 1 引言
3 2 目標檢測研究概述
3 2 1 常見方法與模型
3 2 2 相關基準數據集
3 2 3 性能評價指標
3 3 考試場景下的學習者目標檢測
3 3 1 學習者目標檢測專用數據集構建
3 3 2 基於SSD網絡及其改進網絡的目標檢測方法
3 3 3 基於級聯注意力的全卷積目標檢測方法
3 3 4 基於瓶頸注意模塊的小樣本目標檢測方法
3 4 小結
參考文獻
第4章 學習者身份認證
4 1 引言
4 2 身份認證研究概述
4 2 1 常見方法與模型
4 2 2 相關基準數據集
4 2 3 性能評價指標
4 3 學習場景下基於人臉特徵分析的學習者身份認證
4 3 1 學習者身份認證專用數據集構建
4 3 2 基於人臉檢測的身份認證方法
4 3 3 基於人臉識別的身份認證方法
4 3 4 基於人臉識別及類別平衡的身份認證方法
4 4 小結
參考文獻
第三篇 學習者行為識別與時序動作檢測
第5章 學習者行為識別
5 1 引言
5 2 行為識別研究概述
5 2 1 常見方法與模型
5 2 2 相關基準數據集
5 2 3 性能評價指標
5 3 學習場景下的學習者行為識別
5 3 1 學習者行為識別專用數據集構建
5 3 2 基於解耦注意力和多特徵融合的行為識別方法
5 3 3 基於尺度感知目標檢測器的行為識別方法
5 3 4 基於姿態估計器的行為識別方法
5 4 小結
參考文獻
第6章 學習者時序動作檢測
6 1 引言
6 2 時序動作檢測研究概述
6 2 1 常見方法與模型
6 2 2 相關基準數據集
6 2 3 性能評價指標
6 3 學習場景下的學習者時序動作檢測
6 3 1 學習者時序動作檢測專用數據集構建
6 3 2 基於增強解耦的單階段時序動作檢測方法
6 3 3 基於Timeception與超事件的時序動作檢測方法
6 3 4 基於雙流完整性建模的弱監督時序動作檢測方法
6 4 小結
參考文獻
第四篇 學習者行為的視覺場景描述
第7章 學習者行為圖像描述
7 1 引言
7 2 圖像描述研究概述
7 2 1 常見方法與模型
7 2 2 相關基準數據集
7 2 3 性能評價指標
7 3 考試場景下學習者行為圖像單句描述
7 3 1 學習者行為的圖像單句描述專用數據集構建
7 3 2 CNN+LSTM框架下的圖像單句描述方法
7 4 學習場景下學習者行為圖像密集描述
7 4 1 學習者行為圖像密集描述專用數據集構建
7 4 2 CNN+LL+LSTM框架下的圖像密集描述方法
7 4 3 Y0L0v3+LSTM框架下的圖像密集描述方法
7 5 小結
參考文獻
第8章 學習者行為視頻描述
8 1 引言
8 2 視頻描述研究概述
8 2 1 常見方法與模型
8 2 2 相關基準數據集
8 2 3 性能評價指標
8 3 學習場景下學習者行為視頻描述
8 3 1 學習者行為視頻描述專用數據集
8 3 2 基於多特徵編碼的視頻描述方法
8 3 3 基於動態目標感知與二階段融合的視頻描述方法
8 3 4 基於多模態特徵的視頻密集描述方法
8 4 小結
參考文獻
第9章 總結與展望
9 1 研究工作總結
9 2 未來研究展望
彩圖
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