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刷臉背後(人臉檢測人臉識別人臉檢索)

  • 作者：張重生
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121321382
  • 出版日期：2017/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：234
人民幣：RMB 48 元      售價：元
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內容大鋼
    人臉識別是當今熱門的研發方向，在安防、金融、旅遊等領域具有十分廣泛的應用。張重生著的《刷臉背後(人臉檢測人臉識別人臉檢索)》全面、系統地介紹「刷臉」背後的技術，包括人臉檢測、人臉識別、人臉檢索相關的演算法原理和實現技術。本書中講解的演算法具有高度的可操作性和實用性。通過學習本書，研究人員、工程師能夠在3?5個月內，系統了解、掌握人臉檢測、人臉識別、人臉檢索相關的原理和技術。
    本書內容新穎、層次清晰，適合高校教師、研究人員、研究生、高年級本科生、人臉識別愛好者使用。
作者介紹
張重生
    張重生，1982年9月生，博士，教授，碩士生導師，河南大學大數據團隊帶頭人。研究領域為大數據分析、深度學習、數據挖掘、資料庫、實時數據分析。     博士畢業於INRlA，France(法國國家信息與自動化研究所)，獲得優秀博士論文榮譽。2010年08月至2011年3月，在美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)電腦系，師從Carlo Zaniolo教授進行流數據挖掘方面的研究。十多年來，一直從事資料庫、數據挖掘、大數據分析相關的研究，發表SCI/EI論文20篇，含Information Sciences、Neurocornputinq、lEEE ICDM、PAKDD、SSDBM等著名國際期刊和會議論文。作為項目負責人主持4項科研項目，出版學術著作三部，作為第一發明人獲得3項國家發明專利，指導碩士研究生12名。
目錄
第1章  人臉檢測、人臉識別與人臉檢索概述
  1.1  人臉檢測、人臉識別與人臉檢索的應用場景
    1.1.1  當前應用
    1.1.2  未來應用
  1.2  人臉檢測、人臉識別與人臉檢索常用的數據集
    1.2.1  LFW數據集
    1.2.2  FDDB數據集
    1.2.3  Wanwan1數據集
    1.2.4  Wanwan2數據集
  1.3  OpenCV的簡介、安裝與使用
  參考文獻
第2章  圖像處理基礎
  2.1  數字圖像處理的基本概念
    2.1.1  像素
    2.1.2  解析度
    2.1.3  圖像的色調、亮度和飽和度
    2.1.4  圖像的對比度
    2.1.5  圖像的紋理
  2.2  顏色空間
    2.2.1  RGB顏色空間
    2.2.2  HSV顏色空間
    2.2.3  YUV顏色空間
    2.2.4  顏色空間的轉換
  2.3  數字圖像處理的基本操作
    2.3.1  圖像的讀取
    2.3.2  圖像的顯示
    2.3.3  圖像的修改
    2.3.4  圖像的保存
    2.3.5  獲取圖像的基本信息
  2.4  圖像類型及轉換
    2.4.1  圖像類型
    2.4.2  圖像類型的轉換
  2.5　圖像變換處理
    2.5.1　圖像的平移
    2.5.2  圖像的旋轉
    2.5.3  圖像的縮放
    2.5.4  圖像的剪切
    2.5.5  圖像的翻轉
  2.6  圖像的雜訊和濾波
    2.6.1  常見的雜訊模型
    2.6.2  經典的去噪演算法
第3章  人臉檢測實戰
  3.1  DPM人臉檢測演算法
    3.1.1  DPM人臉檢測演算法的使用
    3.1.2  DPM人臉檢測演算法的原理
    3.1.3  DPM人臉檢測演算法的檢測結果
  3.2  LAEO人臉檢測演算法
    3.2.1  LAEO人臉檢測演算法的使用
    3.2.2  LAEO人臉檢測演算法的原理
    3.2.3  LAEO人臉檢測演算法的檢測結果

  3.3  Viola＆Jones人臉檢測演算法
    3.3.1  Viola＆Jones人臉檢測演算法的使用
    3.3.2  Viola＆Jones人臉檢測演算法的原理
    3.3.3  Viola＆Jones人臉檢測演算法的檢測結果
  參考文獻
第4章  基於深度學習的人臉檢測演算法
  4.1  CNN Facial Point Detection人臉檢測演算法
    4.1.1  CNN Facial Point Detection人臉檢測演算法的使用
    4.1.2  CNN Facial Point Detection人臉檢測演算法的原理
    4.1.3  CNN Facial Point Detection人臉檢測演算法的檢測結果
  4.2  DDFD人臉檢測演算法
    4.2.1  DDFD人臉檢測演算法的使用
    4.2.2  DDFD人臉檢測演算法的原理
    4.2.3  DDFD人臉檢測演算法的檢測結果
  4.3  人臉檢測演算法融合
  參考文獻
第5章  基於Fast R-CNN的人臉檢測
  5.1  Fast R-CNN簡介
  5.2  Fast R-CNN的特點和結構
  5.3  Fast R-CNN的使用
  5.4  數據集的預處理
  5.5  EdgeBoxes的使用
  5.6  使用EdgeBoxes提取object proposal
  5.7  基於Fast R-CNN訓練人臉檢測網路模型和測試
    5.7.1  訓練階段
    5.7.2  測試階段
    5.7.3  評估階段
    5.7.4  優化階段
  參考文獻
第6章  人臉識別實戰
  6.1  DeepID演算法
    6.1.1  DeepID演算法的原理
    6.1.2  DeepID演算法的流程
    6.1.3  DeepID演算法的結果
  6.2  VGG Face Descriptor演算法
    6.2.1  VGG Face Descriptor演算法的原理
    6.2.2  VGG Face Descriptor演算法的實現
    6.2.3  VGG Face Descriptor演算法的結果
  6.3  OpenCV中的3種人臉識別演算法
    6.3.1  Eigenfaces
    6.3.2  Fisherfaces
    6.3.3  Local Binary Patterns Histograms
  6.4  人臉識別演算法對比分析
  6.5  小結
  參考文獻
第7章  人臉檢索實踐
  7.1  人臉檢索簡介
  7.2  計算人臉相似度的方法
    7.2.1  歐氏距離
    7.2.2  餘弦相似度

  7.3  查詢處理演算法
  7.4  評價人臉檢索結果的標準
  7.5  PHash演算法
    7.5.1  PHash演算法的使用
    7.5.2  PHash演算法原理
    7.5.3  PHash演算法實現
    7.5.4  PHash演算法的實驗數據、實驗結果及分析
  7.6  DHash演算法
    7.6.1  DHash演算法的使用
    7.6.2  DHash演算法原理
    7.6.3  DHash演算法實現
    7.6.4  DHash演算法的實驗數據、實驗結果及分析
  7.7  PCA演算法
    7.7.1  PCA演算法的使用
    7.7.2  PCA演算法原理
    7.7.3  PCA演算法實現
    7.7.4  PCA演算法的實驗數據、實驗結果及分析
  7.8  BoF特徵
    7.8.1  BoF-SIFT演算法的使用
    7.8.2  BoF-SIFT演算法原理
    7.8.3  BoF-SIFT演算法實現
    7.8.4  BoF-SIFT演算法的實驗數據、實驗結果及分析
  7.9  用於圖像快速檢索的KD-Tree索引
    7.9.1  FLANN演算法的使用
    7.9.2  KD-Tree的創建與查詢處理
    7.9.3  FLANN中KD-Tree的演算法實現
    7.9.4  FLANN演算法的實驗數據、實驗結果及分析
  7.10  Gabor演算法
    7.10.1  Gabor演算法的使用
    7.10.2  Gabor演算法原理
    7.10.3  Gabor演算法實現
    7.10.4  Gabor演算法的實驗數據、實驗結果及分析
  7.11  HOG演算法
    7.11.1  HOG演算法的使用  
    7.11.2  HOG演算法原理
    7.11.3  HOG演算法實現
    7.11.4  HOG演算法的實驗數據、實驗結果及分析
  7.12  深度學習特徵
    7.12.1  深度學習演算法的使用
    7.12.2  深度學習演算法原理
    7.12.3  深度學習演算法實現
    7.12.4  深度學習演算法的實驗數據、實驗結果及分析
  參考文獻
第8章  人臉檢測商業軟體及其應用示例
  8.1  人臉檢測商業軟體之VeriLook
  8.2  人臉檢測商業軟體之Face++
  8.3  各種人臉檢測演算法的對比分析
  8.4  視頻中的人臉檢測與追蹤 1
  參考文獻

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