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视频序列中的行为识别应用广泛，是当前计算机视觉研究领域的一个热点。行为识别研究在受控场景下已经取得很大进展，但在复杂场景下，还存在着诸多挑战，如何在嘈杂的真实场景下，寻求有效的行为特征表示，以及高效的、鲁棒的、能满足实时处理要求的机器识别算法，将是较长时期内所追求的目标。 本书所提方法联合了特征点在全局和局域的分布特性，将特征间的时空关系纳入编码中，在KTH、UCF sports以及UCF101数据库上的实验取得了较好的识别率，其中在UCF101数据库上取得了比基于深度学习方法 高的识别精度。
本教材将图书馆传统的文献资源建设与新兴的数字信息资源建设、微观层次的馆藏建设与宏观层次的信息资源保障体系建设有机地整合到一个理论框架内。在内容上突出了数字信息资源建设、信息资源共建共享、信息资源建设政策等近年来信息资源建设实践与理论研究的重要领域。体现出图书馆学专业教学内容鲜明的时代特色和面向现实，服务社会的开放性特色。
