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王映辉 著 / 科学出版社 / 2010-02 / 平装
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上书时间2022-11-24
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人脸识别:原理、方法与技术
《人脸识别:原理、方法与技术》主要介绍人脸识别技术的基本原理、研究内容、研究方法,以及已有的研究成果,并探讨相应的发展趋势。书中给出了人脸识别的基本过程框架,该框架包括人脸图像获取、人脸图像预处理、人脸表征、人脸检测、人脸分割和人脸的判定,并对其中的具体实现技术和方法进行了全面阐述。随后,对影响人脸识别的三大关键因素:光照、表情和姿态进行了论述,并贯穿了相关的最新研究成果和处理方法。最后,针对视频图像,对动态人脸跟踪进行了探讨,并对人脸识别的现状和研究趋势进行了说明。
《人脸识别:原理、方法与技术》内容全面、系统性强,适应读者面广,可作为高校教师、研究生、科技工作者,以及相关部门的应用人员的参考书。
前言第一部分人脸识别的基础知识第1章绪论1.1生物特征识别技术简介1.1.1生物特征识别技术原理1.1.2生物特征识别技术分类1.1.3生物特征识别技术的发展趋势1.2人脸识别技术概述1.2.1人脸识别的研究内容1.2.2人脸识别技术的特点1.2.3人脸识别技术的研究现状1.2.4人脸识别技术存在的难点1.2.5人脸识别技术的发展趋势1.2.6人脸识别技术的应用领域参考文献第2章人脸识别系统与评价2.1商用的人脸识别系统2.1.1国外人脸识别系统2.1.2国内人脸识别系统2.2人脸数据库2.2.1国外人脸数据库2.2.2国内人脸数据库2.3评价人脸识别系统的标准2.3.1人脸识别系统的要求2.3.2人脸识别系统的性能指标2.3.3人脸识别系统的测试标准参考文献第3章人脸识别的基本理论3.1特征提取和特征选择3.1.1特征提取和特征选择的基本概念3.1.2特征提取方法3.1.3特征选择方法3.2线性判别函数3.2.1线性判别函数的基本概念3.2.2设计线性分类器的主要步骤3.2.3Fisher线性判别3.3贝叶斯决策3.3.1贝叶斯决策理论的产生和发展3.3.2几种常用的贝叶斯决策规则3.4人工神经网络3.4.1人工神经网络基础3.4.2BP神经网络3.4.3Hopfield模型网络3.5统计学习理论与支持向量机3.5.1统计学习理论基础3.5.2最优分类面3.5.3广义最优分类面3.5.4支持向量机3.6模糊聚类分析3.6.1模糊理论基础3.6.2模糊聚类分析3.6.3基于目标函数的模糊聚类分析方法参考文献第二部分人脸识别的基本方法第4章人脸图像的获取4.1人脸图像获取概述4.2人脸图像获取分类4.2.1二维人脸图像获取4.2.2三维人脸图像获取4.3人脸图像获取原理4.3.1双目成像原理4.3.2立体匹配原理参考文献第5章人脸图像预处理5.1常见人脸图像格式5.2人脸图像预处理5.2.1灰度变换5.2.2二值化5.2.3几何校正5.2.4直方图修正5.2.5图像滤波5.2.6图像锐化5.2.7像素平均法参考文献第6章人脸表征6.1人脸表征综述6.1.1人脸表征简介6.1.2基于知识的人脸表征6.1.3基于代数的人脸表征6.2二维人脸表示方法6.2.1基于几何特征的表示方法6.2.2基于主成分分析的表示方法6.2.3基于奇异值分解的表示方法6.2.4基于线性判别分析的表示方法6.2.5基于核的表示方法6.3三维人脸表示方法6.3.1基于数学描述的表示方法6.3.2基于体积描述的表示方法参考文献第7章人脸检测7.1人脸检测概述7.1.1人脸检测的方法7.1.2人脸检测的意义7.2静态图像的人脸检测7.2.1基于特征的人脸检测方法7.2.2基于图像的人脸检测方法7.3动态图像的人脸检测7.3.1图像差分法7.3.2光流法.;7.4人脸检测算法的评测参考文献第8章人脸分割8.1人脸分割的分类8.2基于区域的分割方法8.3基于边界的分割方法8.3.1边缘检测8.3.2活动轮廓模型8.3.3基于几何与统计模型的分割方法8.4常见的动态人脸分割方法8.4.1运动分割法8.4.2基于变化检测的分割法8.4.3基于时空对象的分割法8.4.4基于压缩域对象分割法参考文献第9章人脸判定9.1人脸判定简介9.2人脸判定方法9.2.1基于面部几何特征的方法9.2.2基于模板匹配的方法9.2.3基于代数特征的方法9.2.4基于神经网络的方法9.2.5基于隐马尔可夫模型的方法9.2.6基于支持向量机的方法9.3人脸判定发展现状参考文献第三部分人脸识别的高级方法第10章光照处理10.1光照变化的影响10.1.1光照变化对人脸图像的影响……第11章三维人脸建模第13章人脸姿态识别第14章人脸跟踪参考文献
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开播时间:09月02日 10:30