深度學(xué)習(xí)之人臉圖像處理：核心算法與案例實(shí)戰(zhàn)

　　本書由淺入深、全面系統(tǒng)地介紹人臉圖像的各個(gè)研究方向和應(yīng)用場景，包括但不限于基于深度學(xué)習(xí)的各個(gè)方向的核心技術(shù)。本書理論體系完備，講解時(shí)提供大量實(shí)例，可供讀者實(shí)戰(zhàn)演練。本書涵蓋的內(nèi)容非常廣泛，從基本的人臉數(shù)據(jù)集發(fā)展歷史和人臉檢測開始，分別講述在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的人臉圖像處理的相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用，涉及身份識(shí)別、安全認(rèn)證、人機(jī)交互和娛樂社交等領(lǐng)域。 本書共11章，涵蓋的主要內(nèi)容有人臉圖像與特征基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、人臉數(shù)據(jù)集、人臉檢測、人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測、人臉識(shí)別、人臉屬性識(shí)別、人臉屬性分割、人臉美顏與美妝、人臉三維重建及人臉屬性編輯。 本書適合計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的初學(xué)者及所有在人臉圖像算法領(lǐng)域想要有所提高的工程技術(shù)人員、學(xué)生及教職工閱讀。讀者既可以將本書作為核心算法書籍學(xué)習(xí)理論知識(shí)，也可以將本書作為工程參考手冊(cè)查閱相關(guān)技術(shù)。本書核心知識(shí)： 1. 理論與背景基礎(chǔ)知識(shí) 人臉圖像的特點(diǎn)與人臉特征 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心技術(shù) 人臉各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集發(fā)展史 2. 圖像識(shí)別核心知識(shí) 目標(biāo)檢測與人臉檢測 人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測 人臉識(shí)別 人臉屬性識(shí)別 圖像分割與人臉屬性分割 人臉美顏與妝造遷移 人臉三維重建 人臉屬性編輯 3. 八大經(jīng)典案例 Faster RCNN框架人臉檢測 輕量級(jí)人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測 基于VGG與Center loss的人臉識(shí)別 輕量級(jí)人臉表情和年齡識(shí)別 輕量級(jí)人臉屬性分割 基于GAN的人臉妝造遷移 三維人臉庫的使用與重建 人臉動(dòng)畫頭像風(fēng)格化

　　言有三真名龍鵬。2012年本科畢業(yè)于華中科技大學(xué)，后保研至中國科學(xué)院并于2015年畢業(yè)。先后在奇虎360人工智能研究院和陌陌深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室從事計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)工作，積累了豐富的傳統(tǒng)圖像處理算法研究心得和深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。運(yùn)營微信公眾號(hào)“有三AI”和知識(shí)星球“有三AI”等社區(qū)，內(nèi)容覆蓋深度學(xué)習(xí)理論、深度學(xué)習(xí)開源框架、模型架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化，以及深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等領(lǐng)域的核心技術(shù)與應(yīng)用，規(guī)劃并總結(jié)了AI算法工程師的完整成長路線。出版了《深度學(xué)習(xí)之圖像識(shí)別：核心技術(shù)與案例實(shí)戰(zhàn)》與《深度學(xué)習(xí)之模型設(shè)計(jì)：核心算法與案例實(shí)踐》等著作。