人臉識別-原理.方法與技術
本書摘自： 中國圖書網 www.bookschina.com.tw
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本書主要介紹人臉識別技術的基
本原理、研究內容、研究方法，以及已有的研究成果，並探討相應的發展趨勢。書中給出了人臉識別的基本過程框架，該框架包括人臉圖像獲取、人臉圖像預處理、
人臉表徵、人臉檢測、人臉分割和人臉的判定，並對其中的具體實現技術和方法進行了全面闡述。隨後，對影響人臉識別的三大關鍵因素：光照、表情和姿態進行了
論述，並貫穿了相關的最新研究成果和處理方法。最後，針對視頻圖像，對動態人臉跟蹤進行了探討，並對人臉識別的現狀和研究趨勢進行了說明。
本書內容全面、系統性強，適應讀者面廣，可作為高校教師、研究生、科技工作者，以及相關部門的應用人員的參考書。
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前言
第一部分 人臉識別的基礎知識
第1章 緒論
1.1 生物特徵識別技術簡介
1.1.1 生物特徵識別技術原理
1.1.2 生物特徵識別技術分類
1.1.3 生物特徵識別技術的發展趨勢
1.2 人臉識別技術概述
1.2.1 人臉識別的研究內容
1.2.2 人臉識別技術的特點
1.2.3 人臉識別技術的研究現狀
1.2.4 人臉識別技術存在的難點
1.2.5 人臉識別技術的發展趨勢
1.2.6 人臉識別技術的應用領域
參考文獻
第2章 人臉識別系統與評價
2.1 商用的人臉識別系統
2.1.1 國外人臉識別系統
2.1.2 國內人臉識別系統
2.2 人臉數據庫
2.2.1 國外人臉數據庫
2.2.2 國內人臉數據庫
2.3 評價人臉識別系統的標準
2.3.1 人臉識別系統的要求
2.3.2 人臉識別系統的性能指標
2.3.3 人臉識別系統的測試標準
參考文獻
第3章 人臉識別的基本理論
3.1 特徵提取和特徵選擇
3.1.1 特徵提取和特徵選擇的基本概念
3.1.2 特徵提取方法
3.1.3 特徵選擇方法
3.2 線性判別函數
3.2.1 線性判別函數的基本概念
3.2.2 設計線性分類器的主要步驟
3.2.3 fisher線性判別
3.3 貝葉斯決策
3.3.1 貝葉斯決策理論的產生和發展
3.3.2 幾種常用的貝葉斯決策規則
3.4 人工神經網路
3.4.1 人工神經網路基礎
3.4.2 bp神經網路
3.4.3 hopfield模型網路
3.5 統計學習理論與支援向量機
3.5.1 統計學習理論基礎
3.5.2 最優分類面
3.5.3 廣義最優分類面
3.5.4 支援向量機
3.6 模糊聚類分析
3.6.1 模糊理論基礎
3.6.2 模糊聚類分析
3.6.3 基於目標函數的模糊聚類分析方法
參考文獻
第二部分 人臉識別的基本方法
第4章 人臉圖像的獲取
4.1 人臉圖像獲取概述
4.2 人臉圖像獲取分類
4.2.1 二維人臉圖像獲取
4.2.2 三維人臉圖像獲取
4.3 人臉圖像獲取原理
4.3.1 雙目成像原理
……
第5章 人臉圖像預處理
第6章 人臉檢測
第7章 人臉分割
第8章 人臉判定
第三部分 人臉識別的高級方法
第9章 光照處理
第10章 表情識別
第11章 三維人臉建模
第13章 人臉姿態識別
第14章 人臉跟蹤
參考文獻
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《人臉識別:原理、方法與技
術》主要介紹人臉識別技術的基本原理、研究內容、研究方法，以及已有的研究成果，並探討相應的發展趨勢。書中給出了人臉識別的基本過程框架，該框架包括人
臉圖像獲取、人臉圖像預處理、人臉表徵、人臉檢測、人臉分割和人臉的判定，並對其中的具體實現技術和方法進行了全面闡述。隨後，對影響人臉識別的三大關鍵
因素：光照、表情和姿態進行了論述，並貫穿了相關的最新研究成果和處理方法。最後，針對視頻圖像，對動態人臉跟蹤進行了探討，並對人臉識別的現狀和研究趨
勢進行了說明。《人臉識別:原理、方法與技術》內容全面、系統性強，適應讀者面廣，可作為高校教師、研究生、科技工作者，以及相關部門的應用人員的參考
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