人脸自动机器识别

《人脸自动机器识别》是2009年科学认劳够那报或配收出版社出版的图书，作者是段锦。

该书是系统介绍了人脸自动机器识别的原理、方法和技术，对人脸检测和识别的若干难点和关键技术进行了深入研究和讨论，并融入了国内外人脸识别领域研究和应用危的最新进展。

• 书名 人脸自动机器识别
• 作者 段锦
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2009年1月
• 定价 38 元

版权信息

　　书 名: 人脸自动机器识别作 者:段锦

　　出版社: 科学出版社

　　出版时间: 2009

　　ISBN: 9787来自03021903始争星值米铁味9

　　开本: 16

　　定价: 38.00 元

内容简介

　360百科　《人脸自动机器识别》系统介绍了人脸自动机器识别的原理、方法和技术，对人脸检测和识别的若干难点和关键技术进行了深入研究和讨论，并融入了国内外人脸识别领域研究和应用的最新进展。全书共12章，分为4个部分:第一部分包括第1~3章，介绍了人脸识别的基本概念和基础理论，第二部分包括第4~6章，重噗讨论人脸检测的方法和技术，第三部分包括第7~9章，讨论了人脸特征提取、人脸识别技术与方法，第四部分包括第10~12章，讲述人脸识别技术的实际应用和发展前景。

　　《人脸自动机器识别》内容丰富、叙述水况春仍脉络清晰，可供相关领域工程技术人员和在校研究生参考阅读和使用。且目前已经被Lenovo公司编为程序，在idea pad中得到广泛使用，受到多数IT人士的好评

目录

　　前言

　　第1章生物特征识别

　　1.1生物特征识别的概念

来自　　1.2生物特征识别的发展前景

　　1.3生物特征识别技术简介

　　1.3.1人脸识别

　　1.3.2指纹识别

　　1掉伟胞送新.3.3人脸温谱图识360百科别

　　1.3.4虹膜识别

　　1.3.5视网膜识别

　　1黄该两况.3.6掌纹识别

　　1.3.7三维手型识别

　　1.3.8手夜补伟素卫已成本背脉纹识别

　　1.3.9语音识别

　　1.3研画织波宣节为.10签名识别

　　1.3.11DNA序列匹配

　　1.3.12耳型识别

　　1.3.13步态项威除用慢紧米困非树争识别

　　1.3.14击键动态识别

　　1.3.1盐件互令武即鲜久杨乎5小结

　　参考文献

　　第2章人脸识月视器代料随并亲离绝别

　　2.1人脸识别概述

　　2.1.1人脸识别的研究内容

　　2.1.2人脸识别的优势与难点

　　2.1.3人脸识别的应用领域

　　2.2人脸识别系统

　　参考文献

　　第3章人脸检测和识别的基本理论

　　3.1人脸检测和定位的理论与方法

　　3.1.1基于知识规则的方法

　　3.1.2基于可视特征的方法

　　3.1.3基于模板匹配的杀离二方法

　　3.2人脸特征们路子足何必带离鲁硫造提取和识别理论与方法

　　3.2.1基于几何特征的方法

　　3.2.2本电态基于代数特征的方法

　　3.2.3基于机器学习的方法

　　3.3人在阻之机全胞脸识别评价标准

　　3.3.1评价标准

　　3.3.2性能指标

　　3.4国内研究现算斤爱线素群状

　　参考文献

　　第4章复杂背景下的人脸检测

　　4.1人脸颜色空问

　　4.1.1RGB颜色模型

　　4.1.2YlQ颜色模型

　　4.1.3HSV模型

　　4.1.4HIS颜色模型

　　4.1.5YCbCr(YUV)颜色模型

　　4.1.6rgb颜色模型

　　4.2灰度图像检测

　　4.2.1差分图像

　　4.2.2六剂钢修儿两投影斜率法

　　4.3彩色人脸检测

　　4.4人脸定位算法

　　4.5颜色模型自适挥层应

　　参考文献

　　第5章基于级联分类器的人脸检测

　　5.1分类器结构

给析而　　5.1.1分类器级联

　　5.1.2Bossting原理

　　欢异我病杨脱兴粒指5.2弱分类器设计

　　5.2.1矩形特征选取

　　5.2.2基于感知句古架机方器的弱学习算法

　　5.3A零止环理管制存官怎daBoost算法

　　5.4实验与讨论

　　5.4.1分类器参数选择

　　5.4.2分类器实现

　　参考文献

　　第6章人脸光照补偿

　　6.1光照对识别的影响

　　6.2相关研究工作

　　6.3基于小波的光照补偿方法

　　6.3.1二维小波分解与重建

　　6.3.2小波去除光照

　　6.4实验与讨论

　　6.4.1实验数据库

　　6.4.2图像标准化

　　6.4.3实验结果

　　6.5图像生成技术

　　参考文献

　　第7章人脸特征提取与识别

　　7.1人脸特征提取

　　7.1.1PCA特征提取

　　7.1.2ICA特征提取

　　7.1.3PCA和ICA的比较

　　7.2人脸聚类分析

　　7.2.1聚类分析基本原理

　　7.2.2简单的分类规则

　　7.2.3最近邻人脸识别方法

　　7.3人脸数据库快速检索算法研究

　　参考文献

　　第8章基于小波的人脸特征提取

　　8.1二维离散小波变换

　　8.2基于小波的人脸特征提取

　　8.2.1小波变换后的低频部分作为特征数据

　　8.2.2简单加权小波系数作为特征数据

　　8.3基于EZW的小波特征提取

　　8.3.1小波基的选择

　　8.3.2双正交小波变换

　　8.3.3静态图像的零树小波编码

　　参考文献

　　第9章基于自适应谐振网络的人脸识别

　　9.1自适应谐振理论

　　9.2ART2神经网络

　　9.2.1F1场中第j个处理单元的描述

　　9.2.2F1场中所完成运算的描述

　　9.2.3F1场和F2场之间权重系数的学习

　　9.2.4调整子系统的工作原理以及参数选择

　　9.2.5ART2网络的学习算法

　　9.3人脸的局部特征定位

　　9.3.1眼睛的定位

　　9.3.2人脸倾斜和旋转补偿

　　9.3.3脸部分割

　　9.3.4面部特征向量

　　9.4实验与讨论

　　9.4.1ART2网络人脸识别算法

　　9.4.2实验结果

　　参考文献

　　第10章人脸数据库检索

　　10.1数据库检索系统

　　10.2聚类算法

　　10.2.1标准的k均值聚类算法

　　10.2.2算法分析与改进

　　10.3实验与讨论

　　10.3.1实验环境

　　10.3.2实验步骤

　　10.3.3实验分析

　　10.4基于内容的不良图像检索

　　10.4.1不良图像建模

　　10.4.2广义模糊加权神经网络

　　10.4.3不良图像的识别

　　参考文献

　　第11章人脸识别应用系统

　　11.1人脸识别门禁系统

　　11.1.1项目背景

　　11.1.2系统结构

　　11.1.3软件实现

　　11.1.4系统工程设计

　　11.2嵌入式人脸门锁

　　11.2.1项目背景

　　11.2.2系统设计

　　11.2.3技术关键

　　11.3其他领域的应用

　　11.3.1信息安全产品

　　11.3.2证件鉴别管理系统

　　11.3.3海量数据库人脸检索比对系统

　　11.3.4嵌入式人脸考勤系统

　　11.3.5人脸识别数码相机

　　参考文献

　　第12章三维人脸识别展望

　　12.1深度人脸识别

　　12.1.1人脸识别从二维到三维

　　12.1.2三维人脸识别的挑战

　　12.2三维人脸模型

　　12.2.1人脸建模方法

　　12.2.2三维人脸模型

　　12.3三维人脸识别方法

　　12.3.1三维人脸重建

　　12.3.2三维头部跟踪

　　12.3.3三维人脸识别

　　12.3.4表情分析与合成

　　12.4结束语

　　参考文献

　　附录人脸识别算法测试规范