本书主要研究跨尺度运动图像的目标检测与跟踪相关技术，以提高动态环境中检测与跟踪算法的精度、实时性、鲁棒性等性能为目的，并将研究成果应用在行人、车辆、空间运动目标等实际跟踪问题中。本书提出了跨尺度运动图像的目标描述、特征提取、目标检测、目标跟踪等方法，包括基于稀疏编码和小波光流等的运动目标检测方法；基于方向向量与权值选择、基于重采样粒子滤波、基于深度神经网络与平均哈希、基于尺度不变性与深度学习等的目标跟踪方法，设计并实现了跨尺度运动图像的目标检测与跟踪系统。
本书体系结构完整，注重理论联系实际，可作为电子信息工程、计算机科学与技术、软件工程、通信信息处理等相关专业的工程技术人员、科研人员、研究生和高年级本科生的参考用书。

第1章绪论
1.1研究背景与意义
1.2研究现状
1.2.1运动图像的跨尺度描述
1.2.2跨尺度运动图像的目标检测
1.2.3跨尺度运动图像的目标跟踪
参考文献
第2章运动图像的跨尺度描述方法研究
第3章运动图像的跨尺度特征提取方法研究
第4章基于稀疏编码的跨尺度运动目标检测方法研究
第5章基于小波光流的跨尺度运动目标检测方法研究
第6章基于方向向量与权值选择的跨尺度运动目标跟踪方法研究
第7章基于重采样粒子滤波的运动目标跟踪方法研究
第8章基于目标形状活动轮廓的运动目标跟踪方法研究
第9章基于深度神经网络与平均哈希的跨尺度运动目标跟踪方法研究
第10章基于混合特征的运动目标跟踪方法研究
第11章基于尺度不变性与深度学习的运动目标跟踪算法
第12章跨尺度运动图像的目标跟踪方法研究
第13章跨尺度运动图像的目标检测与跟踪系统