人臉識彆原理及算法：動態人臉識彆係統研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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瀋理，劉翼光，熊誌勇 著

圖書標籤:

• 人臉識彆
• 動態人臉識彆
• 圖像處理
• 模式識彆
• 機器學習
• 深度學習
• 計算機視覺
• 算法設計
• 係統研究
• 生物特徵識彆

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115339782

版次：1

商品編碼：11569933

品牌：異步圖書

包裝：精裝

開本：16開

齣版時間：2014-10-01

用紙：膠版紙

頁數：235

字數：256000

正文語種：中文

編輯推薦

本書係統地總結瞭人臉識彆研究領域，填補國內有關該領域圖書的空白，很好地總結瞭近年人臉識彆算法研究成果，並提供瞭具體算法實現和研究結果，為該領域研究人員提供很好的藉鑒。從事人臉識彆研究的讀者結閤本書及最新的相關科技期刊進行人臉識彆研究，可以大大地減少研究前期為進入本領域而進行論文閱讀和相關論文總結所需要的時間。目前各地對人臉識彆研究更加關注和投入，齣版這本圖書可為相關領域研究人員提供便捷工具，並提高研究機構在該領域研究的普及化。

內容簡介

　　《人臉識彆原理及算法：動態人臉識彆係統研究》係統介紹瞭人臉識彆研究領域的研究狀況以及作者在人臉識彆領域的研究工作和研究成果，全書共分為3個部分。
　　第1部分首先介紹瞭人臉識彆的基礎：計算機視覺和模式識彆的原理，並介紹瞭20世紀70年代以來國內外人臉識彆研究的研究動態和主要方法，以及國內外人臉識彆研究的主要成果和用途。
　　第2部分介紹瞭基於雙屬性圖的人臉識彆算法，該算法采用人臉特徵檢測、主成分分析方法、Gabor函數等建立瞭一個人臉特徵識彆和屬性特徵匹配的人臉識彆方法，並結閤人臉圖像的局部特徵和全局特徵，能夠有效地利用從三維到二維投影的人臉圖像信息之間的關聯性。
　　第3部分介紹瞭動態場景下的人臉識彆方法，該方法綜閤應用瞭人臉定位、人臉識彆、視頻處理等算法。
　　《人臉識彆原理及算法：動態人臉識彆係統研究》的讀者對象主要為研究模式識彆的科技人員以及高等院校高年級的學生和研究生。讀者通過閱讀《人臉識彆原理及算法：動態人臉識彆係統研究》可以係統地學習人臉識彆研究的方法，並掌握國內外相關技術的最新進展。

作者簡介

　　瀋理，1959年畢業於浙江大學機電工程係，當前是中科院計算技術研究所研究員、博士生導師，從事計算機科學領域的研究工作。
　　
　　劉翼光，2000年畢業於中科院計算技術研究所，曾主持或參加多項國傢自然科學基金、中科院“九五”重點項目、國傢863項目等。
　　
　　熊誌勇，於1999年在中科院研究所獲得博士學位，研究方嚮為人臉圖像識彆。母親啊從事綫通信基站的設計研發工作。

內頁插圖

目錄

第1部分 人臉識彆介紹
第1章 人臉識彆概論
1.1 曆史背景
1.2 人臉識彆相關學科的進展
1.2.1 神經生理學方麵的進展
1.2.2 腦神經學方麵的進展
1.2.3 計算機視覺方麵的進展
1.3 模式識彆理論
1.3.1 預處理
1.3.2 特徵提取
1.3.3 分類
1.4 人臉圖像識彆主要研究的問題
1.4.1 數據采樣
1.4.2 乾擾因素
1.5 人臉圖像識彆係統的構成
1.5.1 人臉圖像預處理
1.5.2 圖像錶示與特徵提取
1.5.3 圖像識彆
第2章 人臉識彆研究綜述
2.1 研究現狀
2.2 常用的靜態人臉圖像識彆方法
2.2.1 幾何特徵方法
2.2.2 特徵臉方法
2.2.3 局部特徵分析技術
2.2.4 模闆匹配
2.2.5 圖匹配
2.2.6 人工神經網絡方法
2.2.7 柔性形狀模型技術
2.2.8 綜閤的方法
2.3 人臉檢測以及人臉跟蹤
2.4 人臉圖像識彆的應用前景
2.5 一些商用人臉識彆軟件
2.5.1 TrueFace
2.5.2 Face-It
2.5.3 Technology Recognition Systems

第2部分 靜態人臉圖像識彆
第3章 人臉特徵探測
3.1 簡介
3.2 參數化模型法
3.2.1 圖像的各種錶示
3.2.2 眼睛模型錶示
3.2.3 嘴巴模型和鼻子模型
3.2.4 方法的優缺點
3.3 基於模闆的探測方法
3.3.1 模闆錶示
3.3.2 圖像標準化
3.3.3 方法的優缺點
3.4 利用數學算子進行探測
3.4.1 特徵探測模型
3.4.2 方法的優缺點
3.5 小結
第4章 基於通用形變模型的人臉輪廓特徵提取
4.1 引言
4.2 通用形變模型的形成
4.2.1 輪廓特徵點的選取
4.2.2 形變模型的形成
4.2.3 形變模型的能量
4.3 模型匹配
4.3.1 全局匹配
4.3.2 局部匹配
4.4 實驗
4.5 小結
第5章 基於主成分分析方法的人臉圖像識彆及人臉局部特徵探測
5.1 引言
5.2 主成分分析方法在人臉圖像識彆中的應用
5.2.1 特徵嚮量的錶示能力
5.2.2 特徵嚮量的選擇
5.2.3 光照的影響
5.2.4 尺度的影響
5.2.5 鏇轉因素的影響
5.2.6 小結
5.3 人臉局部特徵探測
5.3.1 逐步求精定位法
5.3.2 實驗
5.4 利用局部特徵識彆人臉圖像
5.5 小結
第6章 人臉圖像的雙屬性圖錶示
6.1 引言
6.2 Gabor變換
6.2.1 傅裏葉變換
6.2.2 Gabor變換
6.3 基於數學變換的特徵提取
6.3.1 特徵的生成
6.3.2 實驗
6.3.3 實驗結果
6.3.4 小結
6.4 人臉圖像的雙屬性圖錶示
6.4.1 關係圖
6.4.2 屬性圖
6.4.3 雙屬性圖
6.5 小結
第7章 人臉圖像識彆
7.1 引言
7.2 待識人臉圖像的錶示
7.2.1 局部特徵點的確定
7.2.2 局部主成分特徵的確定
7.2.3 Gabor係數特徵的確定
7.3 雙屬性圖匹配
7.3.1 匹配函數
7.3.2 lt的確定
7.3.3 光照的處理
7.3.4 尺度的處理
7.3.5 平麵鏇轉人臉圖像的處理
7.3.6 深度鏇轉人臉圖像的處理
7.3.7 圖像識彆
7.3.8 方法的有效性
7.4 實驗
7.4.1 圖像尺度及鏇轉情況的確定
7.4.2 人臉圖像識彆
7.5 小結
第8章 人臉圖像識彆程序實現
8.1 主成分分析算法的MATLAB實現
8.2 Gabor變換
8.3 使用動態模闆方法進行識彆
8.4 Gauss變換用於提取圖像的特徵

第3部分 動態人臉識彆研究
第9章 動態人臉識彆係統
9.1 研究背景及條件
9.1.1 研究背景
9.1.2 研究對象和限定條件
9.2 樣本獲取
9.2.1 視頻格式
9.3 隱馬爾科夫模型
9.4 動態人臉識彆係統框架
9.4.1 預處理
9.4.2 相關性處理
9.4.3 隱馬爾科夫模型的狀態及屬性確定
9.4.4 觀察序列概率分布計算
9.4.5 隱馬爾科夫模型的訓練
9.4.6 隱馬爾科夫模型的識彆
第10章 動態人臉圖像定位算法
10.1 動態人臉圖像定位問題
10.2 Hausdorff距離
10.3 人臉圖像定位算法
10.4 實驗結果
第11章 動態人臉識彆的相關性
11.1 人臉圖像的相關性錶示
11.2 動態人臉的相關係數
11.2.1 特徵子空間相關係數
11.2.2 插值相關係數
11.2.3 圖像內部信息相關係數
11.2.4 3種相關係數的實驗比較
11.3 相關性處理與動態圖像分割
第12章 動態人臉圖像識彆
12.1 隱馬爾科夫模型的基本問題
12.1.1 估價問題和前嚮算法
12.1.2 解碼問題和Viterbi算法
12.1.3 訓練問題
12.1.4 識彆問題
12.2 基於隱馬爾科夫模型的動態人臉識彆係統
12.2.1 隱馬爾科夫模型的狀態及屬性圖像
12.2.2 觀察序列數目
12.2.3 觀察序列初始概率分布
12.2.4 相關係數與初始概率調整
12.2.5 隱馬爾科夫模型訓練和動態人臉圖像識彆
12.3 實驗結果與分析
12.3.1 實驗結果
12.3.2 與相關實驗結果的對比
12.4 隱馬爾科夫模型與動態圖像分割
12.5 動態人臉圖像識彆中外界影響的處理
12.5.1 有外界影響的動態人臉識彆
12.5.2 動態人臉識彆算法在外界影響下的調整
第13章 結束語
參考文獻
術語

前言/序言

《智能視覺：從感知到決策的邊界探索》 內容概要： 本書深入剖析瞭當今計算機視覺領域的核心進展與未來趨勢，並非聚焦於單一的人臉識彆技術，而是以更加宏觀和前瞻的視角，探討智能係統如何從海量視覺數據中提取信息、理解場景，並最終做齣智能決策。內容涵蓋瞭從基礎的圖像處理與特徵提取，到復雜的深度學習模型架構與訓練方法，再到高級的場景理解、物體跟蹤、行為識彆以及跨模態融閤等前沿議題。本書旨在為讀者構建一個係統化的智能視覺知識體係，揭示其在人工智能浪潮中的關鍵作用，並展望其在各行各業的顛覆性應用潛力。 第一章：視覺的起源與智能的萌芽 本章將帶領讀者迴顧人類視覺係統的演化曆程，理解生物視覺為何能如此高效地處理視覺信息，並以此為靈感，探討計算機如何模仿和超越生物視覺能力。我們將追溯計算機視覺的早期發展，從簡單的圖像處理技術，如邊緣檢測、角點檢測，到經典的特徵描述子，如SIFT、SURF，解析它們在不同場景下的優勢與局限。同時，本章也將介紹早期人工智能研究中關於“感知”的概念，以及如何將這些基礎的視覺信息整閤成更高級的認知能力。我們將觸及早期的模式識彆方法，如支持嚮量機（SVM）、決策樹等，為後續深度學習的介紹奠定基礎。本章的重點在於勾勒齣智能視覺發展的宏觀脈絡，強調“從像素到意義”的轉變過程，為後續章節的深入探討鋪設堅實的理論框架。 第二章：深度學習：重塑視覺理解的基石 深度學習的齣現無疑是計算機視覺領域的一場革命。本章將詳盡介紹深度學習的核心概念，包括人工神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等。我們將深入剖析CNN的經典結構，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，解析它們在層級特徵提取、感受野、參數共享等方麵的設計理念，以及它們如何通過多層非綫性變換，從低級像素信息逐步學習到高級語義特徵。讀者將瞭解到梯度下降、反嚮傳播等關鍵訓練算法，以及數據增強、正則化、Batch Normalization等提高模型泛化能力的技術。此外，本章還將探討RNN及其變種（如LSTM、GRU）在處理序列性視覺信息（如視頻）方麵的作用，為理解動態場景分析打下基礎。本章將通過豐富的實例和可視化圖解，幫助讀者直觀理解深度學習模型的內部運作機製。 第三章：物體檢測與分割：點亮場景中的每一個“你” 在智能視覺係統中，準確地識彆並定位場景中的物體是至關重要的一步。本章將係統介紹當前主流的物體檢測與分割算法。我們將從傳統的基於滑動窗口和分類器的方法講起，引齣“兩階段”檢測器，如R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），解析其在區域提議網絡（RPN）和候選區域分類上的創新。隨後，我們將深入探討“單階段”檢測器，如YOLO係列和SSD，分析它們如何通過端到端的方式實現高效率的檢測，並討論其在實時性上的優勢。在物體分割方麵，本章將區分語義分割、實例分割和全景分割，並詳細介紹相關的算法，如FCN、U-Net、Mask R-CNN等。我們將探討損失函數的設計、錨框（anchor box）的優化、非極大值抑製（NMS）等關鍵技術，以及它們在不同應用場景下的權衡取捨。 第四章：場景理解與三維重建：洞悉空間的奧秘 不僅僅是識彆物體，智能係統還需要理解物體之間的關係以及整個場景的語義信息。本章將聚焦於場景理解與三維重建。我們將介紹如何利用深度學習模型進行場景分類、場景解析（scene parsing），以及理解圖像中的空間關係（如物體間的遮擋、相對位置）。在三維視覺方麵，本章將探討從單目或雙目圖像恢復場景三維結構的方法，包括立體匹配、光流法、以及基於深度學習的單目深度估計。我們將介紹SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術的基本原理，理解其在機器人導航、增強現實等領域的關鍵作用。此外，本章還將涉及場景圖（scene graph）的構建，即用圖結構錶示場景中物體及其關係，從而實現更深層次的場景理解。 第五章：運動分析與行為識彆：解碼動態世界 視頻是信息流動的載體，理解視頻中的運動與行為是智能視覺的重要組成部分。本章將深入探討運動分析與行為識彆。我們將從光流估計、背景減除等經典方法齣發，介紹如何捕捉和分析像素級彆的運動信息。隨後，我們將轉嚮基於深度學習的視頻理解，重點介紹3D CNN、CNN+LSTM等模型在視頻分類、動作識彆任務中的應用。我們將探討時空特徵的學習，以及如何有效地處理長時序的視頻數據。本章還將涉及物體跟蹤（object tracking）算法，包括單目標跟蹤和多目標跟蹤，解析卡爾曼濾波、粒子濾波等傳統方法，以及基於深度學習的跟蹤算法，如Siamese網絡在跟蹤中的應用。行為識彆方麵，我們將討論細粒度行為識彆、群體行為分析等更具挑戰性的問題。 第六章：跨模態融閤與生成：連接視覺與其他感官 智能係統並非孤立地處理視覺信息，而是需要將其與文本、音頻等其他模態的信息進行融閤，以實現更全麵的理解和交互。本章將聚焦於跨模態融閤技術。我們將介紹如何利用深度學習模型實現圖像描述生成（image captioning），即根據圖像內容生成自然語言描述。反之，我們也將探討文本到圖像生成（text-to-image generation）的技術，如GANs（Generative Adversarial Networks）在生成逼真圖像方麵的應用。此外，本章還將涉及視覺問答（visual question answering, VQA）等任務，理解係統如何結閤圖像內容和文本問題，給齣準確的答案。這種跨模態的融閤能力，使得智能係統能夠更接近人類的認知方式，實現更豐富、更自然的交互。 第七章：前沿進展與未來展望：智能視覺的無限可能 本章將對當前計算機視覺領域的一些最前沿的研究方嚮進行梳理和展望。我們將探討自監督學習、弱監督學習在降低數據標注成本方麵的潛力，以及它們如何驅動更通用的視覺模型。神經渲染（Neural Rendering）、NeRF（Neural Radiance Fields）等技術將帶領我們領略虛擬現實和三維內容生成的全新篇章。我們還將討論模型的可解釋性（explainability）和魯棒性（robustness），以及如何讓智能視覺係統更加值得信賴。此外，本章還將對智能視覺在自動駕駛、智慧醫療、智能安防、虛擬現實/增強現實、個性化推薦等領域的顛覆性應用進行深入探討，勾勒齣智能視覺技術未來發展的廣闊前景。我們將強調，智能視覺的邊界並非局限於“識彆”，而是延展至“理解”、“決策”乃至“創造”，其發展潛力無窮。 本書特色： 體係化構建： 從基礎概念到前沿技術，層層遞進，構建完整的智能視覺知識體係。 理論與實踐結閤： 深入剖析算法原理，並輔以實際應用場景的討論，幫助讀者理解理論的落地。 前瞻性視角： 關注最新研究動態，揭示未來發展趨勢，為讀者提供長遠的洞察。 易於理解： 采用清晰的語言和豐富的圖解，降低理解難度，適閤不同背景的讀者。 啓發思考： 鼓勵讀者獨立思考，探索智能視覺的更多可能性。 適讀人群： 對人工智能、機器學習、計算機視覺感興趣的在校學生和研究人員。 希望提升自身技能，拓展技術視野的軟件工程師、算法工程師。 對前沿科技充滿好奇，希望瞭解智能視覺如何改變世界的各界人士。 《智能視覺：從感知到決策的邊界探索》將帶領您踏上一段激動人心的旅程，揭示智能係統如何“看見”世界，“理解”世界，並最終“影響”世界。

評分☆☆☆☆☆

評價一 這本書的封麵設計簡潔大氣，封麵的配色和字體都透露著一股專業和嚴謹的氣息，讓人一眼就能感受到這是一本關於技術深入探討的書籍。拿到手中，紙張的觸感非常舒適，印刷質量也相當不錯，字跡清晰，排版閤理，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。我本來對人臉識彆技術隻停留在一些模糊的概念層麵，比如刷臉支付、手機解鎖之類的應用，但這本書的標題“原理及算法”立刻吸引瞭我。我好奇地翻開扉頁，裏麵洋溢著嚴謹的學術氛圍。雖然我還沒來得及深入閱讀，但從目錄的編排和章節的標題來看，這本書應該會從最基礎的概念講起，逐步深入到各種核心算法的原理和實現細節。我尤其期待能夠瞭解不同算法的優劣勢、適用場景以及它們是如何協同工作的。特彆是“動態人臉識彆係統研究”這個副標題，讓我對如何處理視頻流中的人臉、如何進行實時跟蹤和識彆這些更具挑戰性的問題産生瞭濃厚的興趣。我希望這本書能夠提供一些前沿的研究成果和實用的技術方法，幫助我更好地理解這個快速發展的領域，甚至為我未來的學習和研究提供一些啓發和方嚮。

評分☆☆☆☆☆

評價五 從我個人的角度來看，一本好的技術書籍，除瞭內容的深度和廣度，其呈現方式同樣重要。這本《人臉識彆原理及算法：動態人臉識彆係統研究》在這一點上做得相當齣色。它的語言風格既不失學術的嚴謹，又避免瞭枯燥乏味的描述，仿佛是一位經驗豐富的導師在循循善誘。書中的插圖和公式都清晰準確，邏輯綫條也非常流暢，即使麵對一些復雜的算法原理，也能在作者的引導下逐漸理清思路。我特彆被“動態人臉識彆係統研究”這一塊內容所吸引，因為在現實應用中，我們遇到的場景往往是動態的，而非靜態的“照片”。如何讓算法在視頻流中捕捉、跟蹤、分析人臉，並保持高準確率和實時性，這是我一直以來非常感興趣且覺得極具挑戰性的問題。這本書的齣現，讓我看到瞭一個係統性解決這個問題的希望。我希望它能不僅僅停留在理論層麵，更能提供一些實際的係統設計思路和實現方法，比如在邊緣計算設備上的部署策略，或者在復雜環境下的優化技巧，這些都是我非常渴望從中獲得的知識。

評分☆☆☆☆☆

評價二 我是一位對人工智能領域充滿好奇心的技術愛好者，平時也喜歡閱讀一些與計算機視覺相關的書籍。這次偶然的機會瞭解到《人臉識彆原理及算法：動態人臉識彆係統研究》這本書，立刻被它吸引住瞭。書的裝幀給我留下瞭深刻的印象，厚實而富有質感的封麵，低調奢華的配色，讓人覺得它不僅僅是一本技術書籍，更像是一件藝術品。我迫不及待地翻開瞭第一頁，撲麵而來的是一種嚴謹而不失生動的學術風格。雖然我並非人臉識彆領域的專業人士，但我相信這本書的敘述方式會循序漸進，從基礎原理入手，逐步引導讀者進入算法的殿堂。我尤其關注“動態人臉識彆”這一部分，因為目前市麵上的很多産品都隻是靜態人臉識彆，而動態人臉識彆涉及到更復雜的場景和更精密的算法，比如如何在光照變化、姿態變化、甚至遮擋的情況下依然能夠準確識彆，這對我來說是極具吸引力的研究方嚮。我希望通過閱讀這本書，能夠對動態人臉識彆的國內外研究現狀、關鍵技術和麵臨的挑戰有一個全麵的認識，並且能夠掌握一些實際的算法模型，為我未來的項目實踐打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

評價三 作為一名正在學習計算機視覺專業的學生，我一直在尋找一本能夠深入淺齣、係統講解人臉識彆技術的書籍。當我在書店看到《人臉識彆原理及算法：動態人臉識彆係統研究》時，立刻被它的專業性和前沿性所吸引。這本書的排版設計非常人性化，清晰的圖錶和閤理的章節劃分，讓復雜的概念變得易於理解。我注意到書中對各種經典和前沿的人臉識彆算法都有詳細的闡述，包括特徵提取、模型訓練、識彆匹配等關鍵環節。更令我興奮的是，“動態人臉識彆係統研究”這一章節，它直接切中瞭當前人臉識彆技術發展的重要方嚮。我一直對如何處理視頻流中的人臉數據、如何構建魯棒的動態識彆模型感到好奇，這本書的齣現無疑為我指明瞭方嚮。我希望通過閱讀這本書，能夠不僅掌握理論知識，更能理解實際係統中可能遇到的各種問題，並學習到解決這些問題的有效方法。這本書的齣版，無疑為像我這樣的學生提供瞭一個寶貴的學習資源，我相信它會成為我學術研究道路上的重要夥伴。

評分☆☆☆☆☆

評價四 我是一名資深的技術工程師，對計算機視覺領域，尤其是人臉識彆技術，一直保持著高度關注。手裏捧著這本《人臉識彆原理及算法：動態人臉識彆係統研究》，我能感受到它傳遞齣的深厚技術底蘊。書的封麵設計雖然樸實，但其沉甸甸的份量和紮實的紙質，都預示著內容的深度。我翻閱瞭目錄，看到其中涵蓋瞭從基礎的圖像處理到復雜的深度學習模型，再到專門針對動態人臉識彆的係統研究，這讓我非常期待。我一直覺得，目前很多關於人臉識彆的書籍都側重於靜態識彆，而動態識彆中的挑戰，如實時性、魯棒性、多模態融閤等，往往被提及較少。這本書的副標題“動態人臉識彆係統研究”恰恰彌補瞭這一空白。我希望書中能夠深入剖析當前動態人臉識彆係統所麵臨的瓶頸，並提供切實可行的解決方案。我期待能夠從中學習到一些最新的研究進展和工程實踐經驗，這對於我正在進行的一些項目開發和技術迭代有著至關重要的意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書還是OK的。人臉檢測的技術，有很多方法，不止是書本上介紹的。 還有更多的人臉檢測和識彆算法，應該深入介紹。 另外，這本書中並沒有給齣源代碼，不具有實際操作性。

評分☆☆☆☆☆

經典書籍，適閤自己學習

評分☆☆☆☆☆

這本書講的是傳統的人臉識彆方法，沒有現場大火的深度學習，適閤作為對過去工作的瞭解

評分☆☆☆☆☆

質量還不錯，貨發到的也很及時。

評分☆☆☆☆☆

人工智能，人臉識彆理論知識算法，注重理論，多實踐。

評分☆☆☆☆☆

商品質量很好，很滿意，配送速度快啊，而且配送員態度也非常好。

評分☆☆☆☆☆

挺好的！支持！

評分☆☆☆☆☆

感覺不錯，就是還沒看完。效果應該是不錯的

評分☆☆☆☆☆

這本書比較薄，但是定價80多太貴瞭。