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人臉識別演算法優化與信息安全

作者：編者:王蒙//劉慶慶|責編:王軍
出版社：清華大學
ISBN：9787302620099

出版日期：2022/12/01
裝幀：平裝
頁數：177

人民幣：RMB 79.8 元售價：元

內容大鋼

本書全面、系統地闡述以人臉識別為代表的信息安全技術，可以降低用戶數據信息安全風險。本書主要內容包括人工智慧和信息安全概述，挖掘人臉可辨識信息的關鍵技術，非約束人臉識別、小樣本人臉識別、代價敏感人臉、快速正則化聯合分類等問題的解決方案，深層局部字典和聯合加權核稀疏分類器的構建方案，提升用戶信息網路安全性的各種方案，用戶信息網路安全的未來等。
本書條理清晰、邏輯性強、內容充實、涵蓋範圍廣，具有較強的學術性和實用性，可供廣大人工智慧初學者及相關專業的師生學習和參考。

作者介紹

編者:王蒙//劉慶慶|責編:王軍

第1章  人工智慧和信息安全概述
  1.1  以人臉識別為主體的用戶信息網路安全技術
    1.1.1  人臉識別技術的引入
    1.1.2  人臉識別技術的發展史
    1.1.3  用戶信息網路安全性
  1.2  機器學習與人工智慧、數據挖掘和網路安全的融合
    1.2.1  機器學習與人工智慧
    1.2.2  機器學習與數據挖掘
    1.2.3  機器學習與網路安全
  1.3  機器學習和信息安全發展趨勢
  1.4  本章小結
第2章  挖掘用戶可辨識信息的方法
  2.1  稀疏表示
  2.2  協同表示
  2.3  核稀疏表示和核協同表示
  2.4  稀疏字典學習
  2.5  深度學習
    2.5.1  深度學習的模型
    2.5.2  多層感知機
    2.5.3  激活函數和損失函數
    2.5.4  優化演算法
    2.5.5  卷積神經網路
  2.6  本章小結
第3章  非約束性用戶的識別方法
  3.1  非約束性人臉識別問題
  3.2  相關工作的回顧
    3.2.1  魯棒稀疏表示
    3.2.2  魯棒稀疏編碼演算法
  3.3  可變遮擋探測和迭代恢復稀疏表示模型
    3.3.1  VOD過程
    3.3.2  IR過程
    3.3.3  VOD&IR演算法描述
  3.4  實驗結果及分析
    3.4.1  參數設置
    3.4.2  模擬塊遮擋
    3.4.3  AR人臉資料庫的真實遮擋
    3.4.4  可變遮擋地圖精確性評估
  3.5  本章小結
第4章  小樣本用戶的識別方法
  4.1  小樣本用戶識別問題
  4.2  樣本組錯位原子字典聯合核協同表示分類模型
    4.2.1  仿射變換原理
    4.2.2  樣本組錯位原子字典
    4.2.3  聯合核協同表示模型
  4.3  實驗結果及分析
    4.3.1  Georgia Tech人臉資料庫
    4.3.2  Labeled Faces in the Wild人臉資料庫
    4.3.3  Caltech人臉資料庫
    4.3.4  相似方法的比較
    4.3.5  樣本組錯位原子方案的評估

  4.4  本章小結
第5章  代價敏感人臉認證安全體系
  5.1  代價敏感人臉識別問題
  5.2  基於高斯相似性關係的加權二重字典
    5.2.1  高斯加權稀疏表示演算法
    5.2.2  淺層全局加權二重字典的建立
  5.3  基於限定的表情動作模式的代價敏感人臉認證模型
    5.3.1  CSFV_LEP模型的原理
    5.3.2  CSFV_LEP演算法描述
    5.3.3  CSFV_LEP演算法複雜度分析
  5.4  實驗結果及分析
    5.4.1  參數設置
    5.4.2  模型的安全和實用性能分析
  5.5  本章小結
第6章  快速人臉識別的流形正則化方法
  6.1  快速人臉識別問題
  6.2  核協同流形正則化模型
  6.3  實驗模擬及結果分析
    6.3.1  參數設置
    6.3.2  Extended Yale B人臉資料庫上的人臉識別實驗
    6.3.3  AR人臉資料庫上的人臉識別實驗
    6.3.4  FERET人臉資料庫上的人臉識別實驗
    6.3.5  Lab2人臉資料庫上的人臉識別實驗
    6.3.6  參數的影響
  6.4  本章小結
第7章  分層建模大規模人臉認證方法
  7.1  大規模人臉識別問題
  7.2  深度學習框架
    7.2.1  卷積神經網路
    7.2.2  經典的卷積神經網路結構
    7.2.3  遷移學習
  7.3  深層局部字典的建立
  7.4  聯合加權核協同表示
  7.5  部分實驗結果
    7.5.1  CMU-PIE人臉資料庫上的人臉識別實驗
    7.5.2  CMU-PIE人臉資料庫上的加噪遮擋人臉識別實驗
    7.5.3  LFW人臉資料庫上的無遮擋人臉識別實驗
    7.5.4  LFW人臉資料庫上的同源遮擋人臉識別實驗
  7.6  本章小結
第8章  提升用戶信息網路安全性的方法
  8.1  以人臉識別為主體的信息安全系統
  8.2  用戶信息網路安全的保護方法
  8.3  大數據環境下提升用戶信息安全性的建議
  8.4  本章小結
第9章  用戶信息網路安全的未來
  9.1  用戶信息資源的多元化趨勢
    9.1.1  用戶信息資源的多樣性
    9.1.2  用戶信息需求的差異性
  9.2  網路信息資源及其共享與保密
    9.2.1  網路信息資源

    9.2.2  網路信息資源的共享與保密
  9.3  用戶信息網路安全技術的發展前景
  9.4  本章小結
參考文獻
附錄A  縮略語

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