反恐背景下的信息技術革新研究

　　隨著全球反恐形勢的不斷加劇和以自動駕駛為主要代表的新交通系統(tǒng)的興起，選擇視頻序列中的行人作為主要視覺對象的行人檢測和跟蹤是智能安防、智能交通、自動化等系統(tǒng)中的一項關鍵技術。本書從行人目標的稀疏特性著手，從有效描述行人目標的特征、增強外觀模型的區(qū)分度和對行人形態(tài)變化進行部件建模等方面進行了深入研究，利用深度學習等新方法，提出了用于行人檢測的深度通道特征、多類別判別式字典學習方法和基于多分量可變形部件模型的行人跟蹤方法。

　　劉釗，男，1981年生，博士，講師，中共黨員?，F(xiàn)就職于中國人民公安大學，任網(wǎng)絡空間安全與法制協(xié)同創(chuàng)新中心研究員。2006年畢業(yè)于比利時魯汶大學，獲生物信息學碩士學位；2017年畢業(yè)于北京理工大學，獲計算機應用技術博士學位。在國際刊物和會議發(fā)表數(shù)篇論文，主要研究方向為人工智能、模式識別和計算機視覺。