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人脸识别原理与实战-以MATLAB为工具 版权信息
- ISBN：9787121335730
- 条形码：9787121335730 ; 978-7-121-33573-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人脸识别原理与实战-以MATLAB为工具 本书特色
人脸识别是当今世界科技领域攻关的高精尖技术。本书作为该技术的进阶指南，在内容上尽可能涵盖人脸识别的各技术模块，立足于作者在中国科学院、985工程大学国家重点实验室从事视频识别与智能监控项目开发的研究积累及实战体验，分享了作者对人脸识别算法设计的一些*直观的感触和认识。全书可大致分为三个部分：*部分（初体验）分享作者在人脸识别技术摸索阶段的一些简单尝试和其间获取的心得体会；第二部分（再认知）演示一些比较前沿的识别算法，代表作者对人脸识别算法理解趋于成熟的体验；第三部分（去实践）叙述了作者在项目实战开发阶段的感触和认识，内容涉及人脸识别系统设计、软硬件集成及安装调试等。本书包含的所有案例均配有详细代码注释，有助于深入理解人脸识别算法设计思想，培养大规模编程所需技术模块设计和集成开发能力。
人脸识别原理与实战-以MATLAB为工具 内容简介
人脸识别是当今世界科技领域攻关的高精尖技术。本书作为该技术的进阶指南，在内容上尽可能涵盖人脸识别的各技术模块，立足于作者在中国科学院、985工程大学国家重点实验室从事视频识别与智能监控项目开发的研究积累及实战体验，分享了作者对人脸识别算法设计的一些*直观的感触和认识。全书可大致分为三个部分：**部分（初体验）分享作者在人脸识别技术摸索阶段的一些简单尝试和其间获取的心得体会；第二部分（再认知）演示一些比较前沿的识别算法，代表作者对人脸识别算法理解趋于成熟的体验；第三部分（去实践）叙述了作者在项目实战开发阶段的感触和认识，内容涉及人脸识别系统设计、软硬件集成及安装调试等。本书包含的所有案例均配有详细代码注释，有助于深入理解人脸识别算法设计思想，培养大规模编程所需技术模块设计和集成开发能力。
人脸识别原理与实战-以MATLAB为工具 目录
第1章 图像轮廓提取及人脸检测 1
1.1 第1阶段：入门 2
1.1.1 轮廓提取问题 2
1.1.2 轮廓提取函数 3
1.1.3 数学形态学运算 8
1.2 第2阶段：进阶 13
1.2.1 边缘检测算子 13
1.2.2 haar-like特征 23
1.3 第3阶段：实战 27
1.3.1 肤色概率建模 27
1.3.2 人脸检测实战 32
第2章 图像边界显示及人脸对齐 41
2.1 第1阶段：入门 42
2.1.1 边界显示问题 42
2.1.2 边界显示函数 43
2.2 第2阶段：进阶 55
2.2.1 图像边界处理 55
2.2.2 区域属性度量 63
2.3 第3阶段：实战 68
2.3.1 空间几何变换 68
2.3.2 人脸对齐原理 70
2.3.3 人脸对齐实战 77
第3章 图像采样编码及人脸重构 85
3.1 第1阶段：入门 86
3.1.1 采样编码问题 86
3.1.2 采样编码函数 87
3.2 第2阶段：进阶 103
3.2.1 人脸图像采样 103
3.2.2 人脸模板生成 115
3.3 第3阶段：实战 119
3.3.1 数据库初始化 119
3.3.2 遮挡区域验证 125
3.3.3 人脸重构实战 132
第4章 视频图像转换及人脸跟踪 140
4.1 第1阶段：入门 141
4.1.1 视频转换问题 141
4.1.2 视频转换函数 142
4.2 第2阶段：进阶 155
4.2.1 视频压缩感知 155
4.2.2 视频压缩跟踪 165
4.3 第3阶段：实战 167
4.3.1 混编环境配置 167
4.3.2 C 文件编译 169
4.3.3 人脸跟踪实战 176
第5章 类脑视觉认知及人脸识别 197
5.1 第1阶段：入门 198
5.1.1 类脑认知问题 198
5.1.2 类脑认知函数 200
5.2 第2阶段：进阶 214
5.2.1 类脑视觉认知 214
5.2.2 类脑特征计算 217
5.2.3 类脑特征学习 224
5.3 第3阶段：实战 232
5.3.1 深度学习实战 232
5.3.2 宽度学习实战 246
5.3.3 人脸识别实战 255
1.1 第1阶段：入门 2
1.1.1 轮廓提取问题 2
1.1.2 轮廓提取函数 3
1.1.3 数学形态学运算 8
1.2 第2阶段：进阶 13
1.2.1 边缘检测算子 13
1.2.2 haar-like特征 23
1.3 第3阶段：实战 27
1.3.1 肤色概率建模 27
1.3.2 人脸检测实战 32
第2章 图像边界显示及人脸对齐 41
2.1 第1阶段：入门 42
2.1.1 边界显示问题 42
2.1.2 边界显示函数 43
2.2 第2阶段：进阶 55
2.2.1 图像边界处理 55
2.2.2 区域属性度量 63
2.3 第3阶段：实战 68
2.3.1 空间几何变换 68
2.3.2 人脸对齐原理 70
2.3.3 人脸对齐实战 77
第3章 图像采样编码及人脸重构 85
3.1 第1阶段：入门 86
3.1.1 采样编码问题 86
3.1.2 采样编码函数 87
3.2 第2阶段：进阶 103
3.2.1 人脸图像采样 103
3.2.2 人脸模板生成 115
3.3 第3阶段：实战 119
3.3.1 数据库初始化 119
3.3.2 遮挡区域验证 125
3.3.3 人脸重构实战 132
第4章 视频图像转换及人脸跟踪 140
4.1 第1阶段：入门 141
4.1.1 视频转换问题 141
4.1.2 视频转换函数 142
4.2 第2阶段：进阶 155
4.2.1 视频压缩感知 155
4.2.2 视频压缩跟踪 165
4.3 第3阶段：实战 167
4.3.1 混编环境配置 167
4.3.2 C 文件编译 169
4.3.3 人脸跟踪实战 176
第5章 类脑视觉认知及人脸识别 197
5.1 第1阶段：入门 198
5.1.1 类脑认知问题 198
5.1.2 类脑认知函数 200
5.2 第2阶段：进阶 214
5.2.1 类脑视觉认知 214
5.2.2 类脑特征计算 217
5.2.3 类脑特征学习 224
5.3 第3阶段：实战 232
5.3.1 深度学习实战 232
5.3.2 宽度学习实战 246
5.3.3 人脸识别实战 255
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人脸识别原理与实战-以MATLAB为工具 作者简介
中国科学院西部之光学者，中国自动化学会认知计算与系统专委会和中国人工智能学会认知系统与信息处理专委会委员、CSIP2016会议委员、多个SCI期刊审稿专家、国家自然科学基金项目评审专家、非正式学术组合CV-MATH的发起人。
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