人臉檢測(cè)與識(shí)別研究

定　價(jià)：￥48.00

作　者：	王智文著
出版社：	西南交通大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787564377076	出版時(shí)間：	2020-11-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	181	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《人臉檢測(cè)與識(shí)別研究》共分九章。其中，第一章介紹了人臉檢測(cè)與識(shí)別研究的意義及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。第二章介紹了人臉檢測(cè)與識(shí)別過(guò)程中的預(yù)處理，包括人臉圖像去噪，人臉圖像增強(qiáng)，人臉圖像的二值化，人臉圖像的灰度化。第三章介紹了傳統(tǒng)方法使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和聚類(lèi)算法，并系統(tǒng)地介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組件和PSO算法。第四章針對(duì)粒子群算法的收斂性介紹了利用粒子群優(yōu)化LDA進(jìn)行人臉識(shí)別。第五章介紹了SSD人臉檢測(cè)模型。第六章介紹了改進(jìn)SSD的MDSSD算法，并進(jìn)一步對(duì)MDSSD模型進(jìn)行量化壓縮，提出MDSSD Lite模型；最后用改進(jìn)方法進(jìn)行人臉檢測(cè)。第七章介紹了一種基于膚色分割和模板匹配的人臉檢測(cè)與識(shí)別方法。第八章介紹了基于PSO-LDA的人臉識(shí)別算法。第九章對(duì)《人臉檢測(cè)與識(shí)別研究》所做的工作進(jìn)行總結(jié)，并指出了可以進(jìn)一步研究的方向?！度四槞z測(cè)與識(shí)別研究》著眼于人臉檢測(cè)與識(shí)別研究，涉及的研究?jī)?nèi)容可以給圖像處理、特征提取、圖像檢測(cè)及識(shí)別、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的相關(guān)研究人員提供技術(shù)參考，也可作為高校研究生、本（專(zhuān)）科生行為識(shí)別教學(xué)方面的教材，還可作為有關(guān)技術(shù)人員的參考書(shū)籍。

作者簡(jiǎn)介

　　王智文，男，1969年生，博士，教授，現(xiàn)在廣西科技大學(xué)工作。主要研究領(lǐng)域?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)、移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別、人類(lèi)行為識(shí)別、圖像處理及信息安全。主持國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目3項(xiàng)，廣西自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)，廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目2項(xiàng)，柳州市科技項(xiàng)目1項(xiàng)，廣西科技大學(xué)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目1項(xiàng)，廣西多源信息挖掘與安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放性研究課題1項(xiàng)，參與國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目及廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目等21項(xiàng)。在國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)表研究論文170多篇，其中被國(guó)際著名檢索工具SCI或EI收錄論文45篇。出版教材2部，并獲得2006-2008年廣西高等學(xué)校優(yōu)秀教材三等獎(jiǎng)。申請(qǐng)發(fā)明專(zhuān)利46件，授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利10件。出版專(zhuān)著3部。獲得柳州市優(yōu)秀論文二等獎(jiǎng)4次，三等獎(jiǎng)3次。獲得廣西壯族自治區(qū)教學(xué)成果獎(jiǎng)一、二、三等獎(jiǎng)各一次。

圖書(shū)目錄

第一章緒論
1．1 研究背景及意義
1．2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．3 本書(shū)主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
1．4 本書(shū)組織結(jié)構(gòu)
第二章人臉圖像預(yù)處理
2．1 圖像去噪
2．2 人臉圖像灰度化
2．3 人臉圖像的二值化處理
2．4 人臉圖像增強(qiáng)
2．5 小結(jié)
第三章相關(guān)理論介紹
3．1 基于不同特征提取的人臉識(shí)別方法介紹
3．2 K-Means算法
3．3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
3．4 V-J人臉檢測(cè)算法簡(jiǎn)介
3．5 FasterR-CNN簡(jiǎn)介
3．6 小結(jié)
第四章基于粒子群線性判別分析法的人臉識(shí)別
4．1 線性判別分析法原理
4．2 粒子群優(yōu)化算法
4．3 基于粒子群優(yōu)化線性判別分析法的人臉識(shí)別
4．4 小結(jié)
第五章基于SSD的人臉檢測(cè)算法
5．1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
5．2 算法優(yōu)化方法
5．3 基于sDD算法的人臉檢測(cè)設(shè)計(jì)
5．3 小結(jié)
第六章基于MDSSD的人臉檢測(cè)算法
6．1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
6．2 基于MDSSD算法的人臉檢測(cè)設(shè)計(jì)
6．3 模型量化
6．4 人臉檢測(cè)與識(shí)別常用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介
6．5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與對(duì)比
6．6 評(píng)價(jià)指標(biāo)
6．7 實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析
6．8 小結(jié)
第七章基于膚色分割和模板匹配的人臉檢測(cè)與識(shí)別
7．1 基于高斯膚色模型的人臉膚色分割算法
7．2 基于膚色分割和模板匹配的人臉檢測(cè)
7．3 基于膚色分割和模板匹配的人臉識(shí)別
7．4 基于膚色分割和模板匹配的人臉檢測(cè)與識(shí)別結(jié)果及分析
7．5 小結(jié)
第八章基于粒子群優(yōu)化的線性判別分析法的人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)
8．1 常用人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)介紹
8．2 線性判別分析法和本書(shū)提出算法在ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的實(shí)驗(yàn)
8．3 PSO-LDA算法與常用算法在ORL人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中的實(shí)驗(yàn)比較
8．4 本書(shū)提出的算法在MATLAB上的實(shí)時(shí)性實(shí)驗(yàn)
8．5 小結(jié)
第九章總結(jié)
參考文獻(xiàn)