發表於2024-11-27
人臉識彆入門,輕鬆有趣,手把手入門、進階與實戰
講解人臉識彆重要算法及實現
可學會設計自己的人臉識彆係統及圖像用戶界麵
內容紮實、有分量,基於中科院、重點實驗室等的研究積纍和實戰
配源碼,注釋詳細,分分鍾成為人臉識彆源碼設計高手
國際模式識彆技術委員會主席唐遠炎熱評
人臉識彆是當前科技領域的高精尖技術。《人臉識彆原理與實戰:以MATLAB為工具》作為人臉識彆技術的入門指南,在內容上盡可能涵蓋瞭人臉識彆的各個技術模塊,並立足於作者在中國科學院、985工程大學國傢重點實驗室從事視頻識彆與智能監控項目開發的研究積纍及實戰體驗,分享瞭作者對人臉識彆算法設計的一些親身感觸和認識。《人臉識彆原理與實戰:以MATLAB為工具》以問題為導嚮,將對人臉識彆技術的研究與應用劃分為入門、進階和實戰這三個階段,層層拔高,完整再現瞭作者在人臉識彆技術摸索階段的一些簡單嘗試和心得體會,同時講解瞭一些比較前沿的識彆算法,並分享瞭作者對其算法思想的理解和體驗,以及作者在技術開發實戰階段的感觸和認識,涉及人臉識彆係統設計、圖像用戶界麵設計等內容。《人臉識彆原理與實戰:以MATLAB為工具》包含的所有案例均配有詳細的代碼注釋,有助於讀者深入理解人臉識彆算法的設計思想,以具備大規模編程所需的技術模塊設計和集成開發能力。
《人臉識彆原理與實戰:以MATLAB為工具》內容通俗易懂,適用於對人臉識彆感興趣但缺少專業基礎和編程基礎的讀者。無論是對人臉識彆技術感興趣的技術人員,還是正在相關領域進行學習的大學生,都可以通過本書,輕鬆實現從零到進階再到實戰的技術成長,並體驗閱讀的樂趣!
王文峰,中國科學院西部之光學者、哈工大機器人(閤肥)國際創新研究院類腦智能研究中心學術主任、中國自動化學會認知計算與係統專委會委員、中國人工智能學會認知係統與信息處理專委會委員、IEEE及Springer旗下多個國際會議委員及分會場主席、多個SCI期刊審稿專傢、國傢自然科學基金項目評審專傢、DLG聯閤發起人。
李大湘,西安郵電大學通信與信息工程學院信號與信息處理專業碩士生導師,主要研究領域為機器學習、計算機視覺與視頻圖像語義分析,並且在電子信息現場勘驗應用技術公安部重點實驗室從事刑偵視頻圖像處理與分析的算法研究,以及監控視頻中的人臉檢測、識彆算法研究與係統開發。
王棟,畢業於清華大學物理電子學專業,現為碩士研究生導師、中國科學院研究員、物聯網産學研國際聯盟主席、移動榖物聯網實驗室主任、美國斯坦福大學訪問學者和特聘研究員,專注於腦機交互與類腦智能研究。
王慶香,廣州中醫藥大學醫學信息工程學院副教授、青年科技標兵。主要研究方嚮包括生物醫學信號采集與處理、模式識彆與智能係統、醫學圖像處理、人工智能等,擔任《計算機組成原理》《數字信號處理器及應用》等專業課程教學,主編教材1部,成功開發瞭一係列圖像處理與專傢係統軟件。
郭裕蘭,國防科技大學電子科學學院講師、RoPS特徵(鏇轉投影統計特徵)算法的創立者、中國人工智能學會優秀博士學位論文獲得者、AAAI等多個國際會議的程序委員會委員、TPAMI等30餘個國際期刊的審稿專傢。研究方嚮為三維視覺與模式識彆,已在TPAMI和IJCV等期刊及會議上發錶學術論文50餘篇,閤作齣版專著1部。
DLG-深度學習研究組,由人工智能、機器人領域的學者和機器學習愛好者組建而成,作為本書第三副主編的成員有(按姓氏拼音順序):鄧嚮陽(中國人民解放軍海軍航空大學)、郭靚(深圳市欣旺達電子股份有限公司)、何姣姣(昆明理工大學)、洪宇(閤肥工業大學)、劉慶昌(在俄羅斯留學)、劉帥奇(河北大學)、馬海菲(廣東科技學院)、馬亞坤(上海安翰醫療技術有限公司)、邵永勝(西安交通大學)、盛誌強(閤肥工業大學)、王經緯(在煉數成金學習)、王平(南京航空航天大學)、吳大剛(在美國留學)、伍鵬(長江大學)、謝中華(天津科技大學)、餘維(湖北科技學院)、楊波(杭州晟元數據安全技術股份有限公司)、曾凡玉(電子科技大學)、張鋒(電子科技大學)、鄒輝(華僑大學)。
據我所知,這是人臉識彆領域麵嚮初學者的中文編程類書籍的開山作,適用於對人臉識彆感興趣但茫然不知從何處入手的讀者。
IEEE-SMC國際模式識彆技術委員會主席 唐遠炎
第1章 圖像輪廓提取及人臉檢測 1
1.1 第1階段:入門 2
1.1.1 輪廓提取問題 2
1.1.2 輪廓提取函數 3
1.1.3 數學形態學運算 8
1.2 第2階段:進階 13
1.2.1 邊緣檢測算子 13
1.2.2 haar-like特徵 23
1.3 第3階段:實戰 27
1.3.1 膚色概率建模 27
1.3.2 人臉檢測實戰 32
第2章 圖像邊界顯示及人臉對齊 41
2.1 第1階段:入門 42
2.1.1 邊界顯示問題 42
2.1.2 邊界顯示函數 43
2.2 第2階段:進階 55
2.2.1 圖像邊界處理 55
2.2.2 區域屬性度量 63
2.3 第3階段:實戰 68
2.3.1 空間幾何變換 68
2.3.2 人臉對齊原理 70
2.3.3 人臉對齊實戰 77
第3章 圖像采樣編碼及人臉重構 85
3.1 第1階段:入門 86
3.1.1 采樣編碼問題 86
3.1.2 采樣編碼函數 87
3.2 第2階段:進階 103
3.2.1 人臉圖像采樣 103
3.2.2 人臉模闆生成 115
3.3 第3階段:實戰 119
3.3.1 數據庫初始化 119
3.3.2 遮擋區域驗證 125
3.3.3 人臉重構實戰 132
第4章 視頻圖像轉換及人臉跟蹤 140
4.1 第1階段:入門 141
4.1.1 視頻轉換問題 141
4.1.2 視頻轉換函數 142
4.2 第2階段:進階 155
4.2.1 視頻壓縮感知 155
4.2.2 視頻壓縮跟蹤 165
4.3 第3階段:實戰 167
4.3.1 混編環境配置 167
4.3.2 C++文件編譯 169
4.3.3 人臉跟蹤實戰 176
第5章 類腦視覺認知及人臉識彆 197
5.1 第1階段:入門 198
5.1.1 類腦認知問題 198
5.1.2 類腦認知函數 200
5.2 第2階段:進階 214
5.2.1 類腦視覺認知 214
5.2.2 類腦特徵計算 217
5.2.3 類腦特徵學習 224
5.3 第3階段:實戰 232
5.3.1 深度學習實戰 232
5.3.2 寬度學習實戰 246
5.3.3 人臉識彆實戰 255
本書旨在介紹人臉識彆應用中的關鍵技術問題,並與作者主持和參與的中國科學院西部之光項目(XBBS-2014-16)、國傢自然科學基金項目(61602499)和國傢韆人計劃項目(Y474161)等的研究積纍相結閤,深入淺齣、循序漸進地解析MATLAB人臉識彆中的算法思想、識彆原理與高級編程技巧,力圖使讀者具備大規模編程所需的技術模塊設計和集成開發能力,並能基於本書所講解的MATLAB人臉識彆算法設計思想、圖形用戶界麵設計與調試等內容,更深刻地理解真實場景下的人臉識彆技術體係。
本書特點
作者梯隊完善,經驗豐富
本書的主編、副主編大多在中國科學院、“985工程”大學的國傢重點實驗室負責機器學習、數字圖像處理、智能安防、目標識彆跟蹤等項目的研發工作,還有部分專業基礎過硬、實戰經驗豐富的優秀博士、碩士研究生也參與瞭本書主要章節的編寫。
部分算法原創,研究價值較高
本書集成瞭中國科學院西部之光項目(XBBS-2014-16)、國傢自然科學基金項目(61602499)和國傢韆人計劃項目(Y474161)等研發項目的部分可公開的研究成果,部分原創算法已被實現並收錄到國際標準源代碼庫中,具有較高的研究價值。
循序漸進,易上手,配備完整的程序,可拓展性強
本書從初等的函數用法講起,逐步過渡到較高端的混閤編程,並從經典的特徵臉主成分分析方法逐步過渡到壓縮感知和深度學習等人臉識彆算法方麵,其中,人臉建庫、人臉檢測跟蹤識彆和特定行為分析算法作為MATLAB混閤編程的一個實例,本身就是一個完整、獨立的機器學習與視覺感知技術模塊,可拓展性強。本書還藉助圖形用戶界麵(GUI)提供瞭直觀的界麵演示,並且所有算法均配有完整的MATLAB程序,有助於讀者係統且深入地理解算法設計思想,並延伸思考空間和拓展空間,達到觸類旁通的效果。
內容架構
本書共分為5章,每章都分為3個階段,以對人臉識彆從入門到進階再到實戰這3個階段的遞進為主綫,探討瞭人臉識彆的5個技術模塊,引導讀者對人臉識彆算法的認知一步步變得成熟,也分享瞭作者在實戰過程中的一些直觀感受和認識。
【第1章】圖像輪廓提取及人臉檢測
第1階段(入門)引導讀者完成對圖像輪廓提取的初步理解,並掌握MATLAB輪廓提取函數及與之關聯的數字形態學運算函數的具體用法。第2階段(進階)引導讀者進一步理解圖像輪廓提取,並初步理解邊緣檢測算子,然後結閤haar-like特徵,讓讀者初步理解基於特徵點的人臉檢測思想。第3階段(實戰)涉及膚色概率建模和人臉檢測實戰,分享瞭作者在實戰階段對人臉檢測算法設計思想、圖形用戶界麵(GUI)係統設計及膚色參數設置等的一些感觸和認識。實戰本階段的目標是通過以GUI方式顯示人臉檢測的用戶操作界麵,將基於膚色概率模型的人臉檢測算法集成到圖形用戶接口,使讀者可以方便地完成調試和應用。
【第2章】圖像邊界顯示及人臉對齊
第1階段(入門)引導讀者完成對圖像邊界顯示的初步理解,並掌握MATLAB的圖像邊界顯示函數及其具體用法。第2階段(進階)引導讀者進一步理解圖像邊界顯示,並初步理解圖像邊界處理函數,然後結閤MATLAB中的regionprops函數,初步嘗試去度量圖像區域的屬性。第3階段(實戰)涉及空間幾何變換、人臉對齊原理和人臉對齊實戰等三部分,分享瞭作者在實戰階段對人臉對齊算法設計思想、建模思想及編程技巧等實戰方麵的一些感觸和認識。實戰階段的目標是用GUI方式顯示人臉對齊操作用戶界麵,將人臉對齊的經典算法集成到圖形用戶接口,生成讀者可自如調試、編輯的圖形用戶界麵(GUI)。
【第3章】圖像采樣編碼及人臉重構
第1階段(入門)引導讀者完成對圖像采樣編碼問題的初步理解,並掌握MATLAB圖像采樣編碼函數及其具體用法。第2階段(進階)引導讀者進一步理解圖像采樣編碼,完成對人臉圖像采樣函數的理解與實現,並結閤基於主成分分析方法的人臉模闆生成技術,初步嘗試理解MATLAB特徵臉建庫的基本流程。第3階段(實戰)涉及數據庫初始化、遮擋區域驗證和人臉重構實戰等三部分,分享瞭作者對算法設計思想、建模思路的一些感觸和認識,也分享瞭作者在MATLAB自定義函數設計、算法代碼實現等方麵的實戰心得。實戰階段的目標是掌握可用於處理遮擋問題的人臉重構算法,會設計相關的MATLAB自定義函數並將其集成到圖形用戶界麵(GUI),具備算法實現及相關GUI的編輯和開發能力。
【第4章】視頻圖像轉換及人臉跟蹤
第1階段(入門)引導讀者完成對視頻圖像轉換問題的初步理解,並掌握MATLAB視頻圖像轉換函數及其具體用法,並設計瞭一些自定義函數。第2階段(進階)引導讀者進一步理解視頻圖像采樣,理解視頻壓縮感知並初步實現視頻壓縮跟蹤。第3階段(實戰)涉及混閤編程接口、C++文件編譯和人臉跟蹤實戰等三部分,分享瞭作者在實戰階段對人臉跟蹤算法設計思想、實現過程及混編技巧等的一些感觸和認識。實戰階段的目標是設計直觀的人臉跟蹤操作用戶界麵,並將視頻壓縮跟蹤算法集成到人臉跟蹤用戶接口,生成可方便讀者編輯的GUI,並初步理解MATLAB混閤編程思想和混編原理。
【第5章】類腦視覺認知及人臉識彆
第1階段(入門)引導讀者完成對類腦視覺認知問題的初步理解,介紹與之關聯的一些MATLAB函數及其具體用法,並初步介紹瞭一些自定義函數。第2階段(進階)引導讀者進一步理解類腦視覺認知,並初步實現類腦視覺認知、類腦特徵計算、類腦特徵學習。第3階段(實戰)涉及深度學習實戰、寬度學習實戰和人臉識彆實戰等三部分,分彆演示瞭深度學習、寬度學習在二維人臉識彆中的效果,以及RoPS特徵在三維人臉識彆中的效果,分享瞭作者在實戰階段對人臉識彆算法的設計思想、建模思想及編程技巧等的一些感觸和認識。實戰階段的目標是用圖形方式分彆顯示基於深度學習、寬度學習及RoPS的人臉識彆操作用戶界麵,將人臉識彆的經典算法集成到圖形用戶接口,生成讀者可自如調試、編輯的圖形用戶界麵(GUI)。
本書作者貢獻
本書第1章主要由王文峰、劉慶昌、王經緯編寫;第2章主要由王文峰、盛誌強編寫;第3章主要由王文峰、洪宇編寫;第4章主要由王文峰、郭靚、楊波編寫;第5章主要由王文峰、吳大剛、馬亞坤編寫。
在本書各章的實驗設計、數據采集和代碼整理的過程中,DLG的部分參編人員(尤其是何姣姣、邵永勝)提供瞭一些基礎支持;在各章的編寫及審校過程中,郭裕蘭、謝中華對算法思想、建模過程、程序代碼進行瞭修改、補充與完善。各章節配套的GUI程序主要由王文峰設計,李大湘、王棟、王慶香也參與瞭部分章節GUI設計框架的探討。何姣姣、劉帥奇、馬海菲、邵永勝、王平、伍鵬、餘維、曾凡玉、張鋒、鄒輝主要參與瞭文字撰寫部分的討論。
特彆緻謝
本書在人臉識彆各技術模塊的算法設計與實現方麵,參考瞭一些重要的文獻及其作者發布的開源代碼,在這裏,我們對他們的分享錶示誠摯的謝意!他們提齣的人臉檢測、人臉對齊、人臉重構、人臉跟蹤、人臉識彆算法有很明顯的創新性和藉鑒意義,感謝他們對人臉識彆技術的重大貢獻!感謝南京信息工程大學信息與控製學院張開華教授,本書人臉跟蹤部分的代碼援引、整閤瞭張教授論文中的部分開源代碼,感謝他的幫助與指導!
感謝國際係統與控製科學院院士、中國自動化學會副理事長、SCI期刊IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society(SMCS)主編、係統人機及智能學會國際資深主席、澳門大學陳俊龍教授(C. L. Philip Chen)的大力支持與幫助!在本書的編寫期間,陳教授創立瞭寬度學習算法(Broad Learning),並第一時間在DLG分享瞭其MATLAB開源代碼,使我們有機會將寬度學習算法應用於人臉識彆領域,並拓展瞭本書的核心模塊。感謝香港理工大學張磊教授同意在本書第3章中援引和編譯其論文中人臉重構的部分開源代碼,感謝他的幫助!
感謝國際模式識彆技術委員會主席(IEEE SMC)、國際模式識彆學會院士(IAPR Fellow)、國際電機及電子工程師學會院士(IEEEFellow)、澳門大學唐遠炎教授對本書的認可與支持!唐教授是我國模式識彆領域的奠基人之一。在瞭解到我們正在編寫一本完全麵嚮初學者的人臉識彆編程類書籍之後,唐教授欣然同意為本書寫評論,非常感謝他。
本書還得到瞭MATLAB中文論壇、哈工大機器人(閤肥)國際創新研究院、中國科學院新疆生態與地理研究所、新疆維吾爾自治區科技廳、中國人民解放軍國防科技大學、西安郵電大學、廣州中醫藥大學等單位領導和同事的大力支持,在此對他們錶示衷心感謝。本書寫作之初還得到瞭電子工業齣版社博文視點張國霞編輯的鼓勵和支持,在此深錶謝意。感謝劉衍琦老師在GUI程序設計方麵給予的協助和指導!
感謝所有傢人的默默支持!感謝中國科學院西部之光項目(XBBS-2014-16)、國傢自然科學基金項目(61602499)和國傢韆人計劃項目(Y474161)等項目的支持。在本書的審校過程中還得到瞭中國自動化學會認知計算與係統專委會、中國人工智能學會認知係統與信息處理專委會、中國人工智能學會智能機器人專委會的支持,在此一並緻謝!
由於時間倉促,加之作者水平和經驗有限,書中難免齣現疏漏甚至錯誤之處,希望廣大讀者批評指正,您的建議將是我們創作和研究的最大動力與源泉。
全體作者
2018年1月
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