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分类于: 计算机基础 人工智能 设计
简介
人脸识别原理及算法: 动态人脸识别系统研究 豆 0.0分
资源最后更新于 2020-03-29 05:00:39
作者:沈理刘翼光熊志勇
出版社:出版社人民邮电出版社
出版日期:2014-10
ISBN:9787115339782
文件格式: pdf
简介· · · · · ·
本书系统介绍了人脸识别研究领域的研究状况以及作者在人脸识别领域的研究工作和研究成果,全书共分为3个部分。第1部分首先介绍了人脸识别的基础:计算机视觉和模式识别的原理,并介绍了20世纪70年代以来国内外人脸识别研究的研究动态和主要方法,以及国内外人脸识别研究的主要成果和用途。第2部分介绍了基于双属性图的人脸识别算法,该算法采用人脸特征检测、主成分分析方法、Gabor函数等建立了一个人脸特征识别和属性特征匹配的人脸识别方法,并结合人脸图像的局部特征和全局特征,能够有效地利用从三维到二维投影的人脸图像信息之间的关联性。第3部分介绍了动态场景下的人脸识别方法,该方法综合应用了人脸定位、人脸识别、视频处理等算法。沈理,1959年毕业于浙江大学机电工程系,当前是中科院计算技术研究所研究员、博士生导师,从事计算机科学领域的研究工作。刘翼光,2000年毕业于中科院计算技术研究所,曾主持或参加多项国家自然科学基金、中科院“九五”重点项目、国家863项目等。熊志勇,于1999年在中科院研究所获得博士学位,研究方向为人脸图像识别。母亲啊从事线通信基站的设计研发工作。
目录
内容提要
SUMMARY
前言
作者简介
致谢
第1部分 人脸识别介绍
第1章 人脸识别概论
1.1 历史背景
1.2 人脸识别相关学科的进展
1.3 模式识别理论
1.4 人脸图像识别主要研究的问题
1.5 人脸图像识别系统的构成
第2章 人脸识别研究综述
2.1 研究现状
2.2 常用的静态人脸图像识别方法
2.3 人脸检测以及人脸跟踪
2.4 人脸图像识别的应用前景
2.5 一些商用人脸识别软件
第2部分 静态人脸图像识别
第3章 人脸特征探测
3.1 简介
3.2 参数化模型法
3.3 基于模板的探测方法
3.4 利用数学算子进行探测
3.5 小结
第4章 基于通用形变模型的人脸轮廓特征提取
4.1 引言
4.2 通用形变模型的形成
4.3 模型匹配
4.4 实验
4.5 小结
第5章 基于主成分分析方法的人脸图像识别及人脸局部特征探测
5.1 引言
5.2 主成分分析方法在人脸图像识别中的应用
5.3 人脸局部特征探测
5.4 利用局部特征识别人脸图像
5.5 小结
第6章 人脸图像的双属性图表示
6.1 引言
6.2 Gabor变换
6.3 基于数学变换的特征提取
6.4 人脸图像的双属性图表示
6.5 小结
第7章 人脸图像识别
7.1 引言
7.2 待识人脸图像的表示
7.3 双属性图匹配
7.4 实验
7.5 小结
第8章 人脸图像识别程序实现
8.1 主成分分析算法的MATLAB实现
8.2 Gabor变换
8.3 使用动态模板方法进行识别
8.4 Gauss变换用于提取图像的特征
第3部分 动态人脸识别研究
第9章 动态人脸识别系统
9.1 研究背景及条件
9.2 样本获取
9.3 隐马尔科夫模型
9.4 动态人脸识别系统框架
第10章 动态人脸图像定位算法
10.1 动态人脸图像定位问题
10.2 Hausdorff距离
10.3 人脸图像定位算法
10.4 实验结果
第11章 动态人脸识别的相关性
11.1 人脸图像的相关性表示
11.2 动态人脸的相关系数
11.3 相关性处理与动态图像分割
第12章 动态人脸图像识别
12.1 隐马尔科夫模型的基本问题
12.2 基于隐马尔科夫模型的动态人脸识别系统
12.3 实验结果与分析
12.4 隐马尔科夫模型与动态图像分割
12.5 动态人脸图像识别中外界影响的处理
第13章 结束语
参考文献
术语