奇迹小说
人脸识别算法与案例分析

人脸识别算法与案例分析

作者: 曹林,杜康宁,郭亚男 著

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已完结现代当代当代文学
作品简介

本书内容丰富,阐述清晰详尽,文图结合紧密,可读性好,实用性强,主要介绍了人脸识别中的一些算法与案例,主要包括素描人脸识别与人脸合成的研究与应用、传统特征提取算法在素描人脸识别中的应用、深度学习在素描人脸识别上的研究与应用、传统素描人脸合成方法、基于生成对抗网络的素描人脸合成方法、人脸超分辨率重建方法等内容。本书可作为研究人脸识别技术的参考用书,也可以作为高等院校相关专业的本科生和研究生参考书,还可供人脸识别技术领域工作的工程技术人员阅读。

目录 (102章)
倒序
正文
第1章人脸识别的研究与应用1.1素描人脸识别的研究与应用1.1.1光学人脸识别研究历程1.1.2素描人脸识别国内外研究现状1.1.3素描人脸识别数据库1.1.4素描人脸识别的难点和发展趋势1.2素描人脸合成的研究与应用1.2.1素描人脸合成的国内外研究现状(1)1.2.1素描人脸合成的国内外研究现状(2)1.2.2素描人脸图像质量评估指标1.2.3素描人脸合成的难点与发展趋势1.3人像着色的研究与应用1.3.1人像着色的国内外研究现状1.3.2人像着色的难点与发展趋势1.4.1人脸图像超分辨率的发展及国内外研究现状1.4.2人脸图像超分辨率重建质量评价标准1.4.3人脸图像超分辨率重建技术的难点与发展趋势1.5本章小结第2章传统特征提取算法在素描人脸识别上的应用与研究2.1传统素描人脸识别算法相关原理2.1.1人脸图像分割算法2.1.2人脸特征提取算法2.2基于Surf匹配坐标邻域优化的素描人脸识别2.2.1Surf匹配2.2.2坐标邻域优化2.2.3识别过程2.2.4实验结果与分析2.3.2TRPDA求解算法2.3.3实验结果与分析2.4本章小结3.1.1卷积神经网络概述3.1.2主流人脸识别模型框架3.1.3度量学习3.2基于联合分布适配的素描人脸识别3.2.1迁移学习3.2.2模型结构3.2.3损失函数3.2.4实验结果与分析3.3基于残差网络和度量学习的素描人脸识别3.3.1模型结构3.3.2损失函数3.3.3实验结果与分析3.4基于SE-ResNeXt模型的素描人脸识别3.4.1SE-ResNeXt网络模型3.4.2损失函数3.4.3实验结果与分析3.5本章小结第4章传统素描人脸合成方法4.1结合LBP局部特征提取的素描人脸合成方法4.1.1欧氏距离粗提取4.1.2结合子块切分的LBP局部特征提取4.1.3合成过程4.1.4实验结果与分析4.2结合pHash稀疏编码的素描人脸合成方法4.2.1基于图像熵的图像分块4.2.2图像块的特征提取4.2.3实验结果与分析4.3本章小结5.1生成对抗网络相关原理5.1.1生成对抗网络模型概述5.1.2生成对抗网络的改进5.2基于生成对抗网络的素描人脸合成方法5.2.1生成对抗网络模型5.2.2损失函数5.2.3实验结果与分析5.3基于双层对抗网络的素描人脸合成方法5.3.1双层对抗网络模型5.3.2损失函数5.3.3实验结果与分析5.4基于特征学习生成对抗网络的高质量素描人脸合成方法5.4.1特征学习生成对抗网络模型5.4.2损失函数5.4.3实验结果与分析5.5多判别器循环生成对抗网络的素描人脸合成方法5.5.1多判别器循环生成对抗网络模型5.5.2损失函数5.5.3实验结果与分析5.6本章小结第6章基于联合一致循环生成对抗网络的人像着色方法6.1色彩空间6.2网络结构6.2.1着色网络模型6.2.2生成网络6.2.3判别网络6.3损失函数6.3.1生成对抗损失6.3.2联合一致性损失6.4.1数据库及参数设置6.4.2消融实验6.4.3和已有方法对比6.5本章小结7.1双层级联神经网络的人脸超分辨率重建7.1.1堆叠沙漏块结构7.1.2双层级联神经网络结构7.1.3损失函数7.1.4实验结果与分析7.2基于引导图像的人脸超分辨率重建7.2.13DMM人脸拟合7.2.2基于3DMM的人脸矫正7.2.3基于引导图像的人脸超分辨率重建网络7.2.4实验结果与分析7.3本章小结
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