前言

随着摄像机视频监控的广泛应用，面对实时全天候摄入的海量视频监控数据，不仅需要对视频进行有效的组织和管理，还需要让计算机自动地理解视频内容并做出处理，实现智能化视频监控。智能化视频监控是计算机视觉领域的一个前沿方向，它综合利用模式识别、机器学习、计算机视觉、图像处理等技术，在交通管理、安全监控等方面有着广泛的应用前景，成为一个热点研究问题。而相关领域的数学算法和具体技术林林总总各不相同，甚至从思路上就大相径庭，这更需要我们下工夫进行梳理和提炼。

本书针对智能视频分析这一主题，围绕视频监控中的两个核心问题，即异常事件检测与摘要，详细地介绍了其概念、原理和技术方法。针对监控的复杂场景的需求，采用了机器学习、模式识别和计算机视觉中的一些先进技术，探讨了智能监控背景下的运动目标提取、事件分类和视频摘要等关键问题，为增强现有的智能视频监控系统的自动化程度和智能处理能力提供强有力的理论支持、技术帮助。

本书分为6章，内容安排如下。第1章概述了异常事件检测与摘要技术的研究背景和意义，介绍了目前国内外的发展现状，指出了主要难点和发展趋势；第2章详细回顾了智能视频监控中异常事件检测与摘要技术的研究现状，包括其相关研究、当前主要采用的方法、目前存在的研究难点以及将来可能的研究方向；第3章提出了基于社会力模型的拥挤场景下异常事件检测方法，用于全局异常事件检测；第4章针对拥挤场景中特征的噪声问题，提出了基于鲁棒性稀疏编码的拥挤场景下异常事件检测，用于全局和局部异常事件检测；第5章基于视频浓缩中内容冗余问题，提出了基于关键观测点选择的视频浓缩方法，提高浓缩的效率；第6章基于单摄像头视角受限问题，提出了基于摄像机网络的视频浓缩技术，展示大视角的视频摘要。

首先感谢中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的卢汉清研究员、刘静副研究员等多位老师给予作者长期的指导和教诲，还要感谢众多师兄弟在作者研究期间给予的启发和激励，更要感谢北京工商大学计算机与信息工程学院的领导和同事们不遗余力的关怀、帮助，尤其感谢国家自然科学基金（编号：61402023）对本书相关课题研究的支持。本书的出版也得到了北京工商大学青年教师科研启动基金资助项目（项目号：QNJJ2014-23）经费的支持，在此一并感谢。

由于视频监控领域的相关技术仍处于不断发展和完善阶段，加之作者水平有限，书中难免存在一些不足之处，敬请读者批评指正。

祝晓斌

2015年6月