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深度學習
基于稀疏算法的人臉識別 版權信息
- ISBN：9787118097580
- 條形碼：9787118097580 ; 978-7-118-09758-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于稀疏算法的人臉識別 本書特色
徐勇、范自柱、張大鵬編著的《基于稀疏算法的人臉識別(精)》重點介紹稀疏算法及其改進方法在人臉識別中的應用，共分三部分。**部分介紹降維方法等經典人臉描述與識別方法。第二部分介紹“局部”人臉描述與識別方法，重點介紹應用于人臉識別的原始稀疏方法原理、后來發展的稀疏方法以及基于稀疏描述思想的常規方法的改進，分析該類方法的本質特點。第三部分介紹彩色人臉識別、視頻人臉識別和廣義人臉識別范疇的人臉偽裝判識技術，以及自主研發的人臉識別系統。 本書既可供自動化、計算機、電子工程等專業研究人員使用，又可供模式識別、機器學習、計算機視覺和圖像處理等開發人員參考。
基于稀疏算法的人臉識別 內容簡介
本書重點介紹了基于稀疏描述的人臉識別方法及其若干改進，系統地對該類方法的原理進行了闡述、全面分析了該類方法取得優異性能的*本質特點，直觀形象地顯示和解釋了基于稀疏描述人臉方法確實優于基于全局描述的人臉識別方法。
基于稀疏算法的人臉識別 目錄
第1章 引論
1.1 概述
1.2 人臉辨識與人臉認證評價指標
1.3 人臉識別方法
1.3.1 基于幾何特征的人臉識別
1.3.2 基于表象的人臉識別
1.3.3 基于稀疏描述的人臉識別方法
1.4 人臉識別技術的應用分析
1.5 基于表情的人臉識別
1.6 年齡不變人臉識別
1.7 3d人臉識別研究
1.7.1 基于空域的直接匹配方法
1.7.2 基于局部特征的匹配
1.7.3 基于全局特征的匹配
1.8 常用人臉庫介紹
1.8.1 feret人臉數據庫
1.8.2 yale人臉數據庫
1.8.3 yaleb人臉數據庫
1.8.4 orl人臉數據庫
1.8.5 ar人臉數據庫
1.8.6 xm2vts人臉數據庫
1.8.7 cmupie數據庫
1.8.8 可見光與近紅外人臉數據庫
第2章 一維降維方法與人臉識別
2.1 特征臉方法
2.2 基于fisher準則的線性鑒別分析方法
2.3 fisherface
2.4 一維核方法
2.5 局部保持投影方法
第3章 二維降維方法與人臉識別
3.1 二維主成分分析的實現及融合方案
3.1.1 2dpca
3.1.2 2dpca的兩種不同實現及其意義
3.1.3 實驗及分析
3.2 基于復矩陣的主成分分析與線性鑒別分析
3.2.1 基于復矩陣的主成分分析
3.2.2 基于復矩陣的主成分分析的討論
3.2.3 基于復矩陣的線性鑒別分析
3.2.4 基于復矩陣的線性鑒別分析的理論分析
3.3 二維局部保持投影分析
3.3.1 二維監督的局部保持投影
3.3.2 二維監督局部保持投影分析
3.3.3 二維判別監督局部保持算法
3.3.4 實驗
第4章 稀疏描述及其人臉識別應用
4.1 基于稀疏描述的人臉識別方法
4.2 快速稀疏方法
4.3 字典學習
4.4 人臉對齊
4.5 核稀疏方法
4.6 本章小結
第5章 快速稀疏描述方法
5.1 基于全局表達方法的圖像測試樣本描述與識別
5.1.1 原空間中圖像測試樣本的全局表達方法
5.1.2 特征空間中圖像測試樣本全局表達方法的初步設計
5.1.3 全局表達方法的可行性分析
5.2 快速稀疏描述方法
5.2.1 快速稀疏描述方法的設計
5.2.2 快速稀疏描述方法的可行性分析
5.3 快速稀疏描述方法的變形算法
5.4 本章小結
第6章 稀疏描述思想與改進的k近鄰分類
6.1 基于描述的*近鄰分類
6.1.1 基于描述的*近鄰分類方法
6.1.2 方法的分析
6.1.3 實驗結果
6.1.4 結論
6.2 加權*近鄰分類
6.2.1 方法介紹
6.2.2 加權*近鄰分類與nncm的關系
6.2.3 實驗結果
6.2.4 結論
6.3 改進的近鄰特征空間方法
6.3.1 k近鄰分類方法的幾個擴展
6.3.2 改進的近鄰特征空間方法
6.3.3 改進的近鄰特征空間方法分析
6.3.4 實驗結果
6.3.5 結論
第7章 稀疏描述思想與改進的降維方法
7.1 稀疏描述與常規變換方法的結合
7.1.1 改進的常規變換方法
7.1.2 關于ictm的分析
7.1.3 實驗結果
7.1.4 結論
7.2 基于描述和降維的人臉識別
7.2.1 基于描述和降維的人臉識別方法
7.2.2 方法合理性分析
7.2.3 實驗結果
7.2.4 結論
7.3 討論
7.3.1 正確分類的前提條件
7.3.2 線性降維與樣本近鄰關系
7.3.3 描述誤差與分類精度
第8章 基于描述的方法與多生物特征識別應用
8.1 基于交叉得分的多生物特征識別方法
8.1.1 具體方法
8.1.2 算法特點與原理
8.1.3 實驗結果
8.1.4 結論和討論
8.2 基于多gabor特征融合的人臉識別
8.2.1 gabor變換及本節的方法
8.2.2 方法的分析
8.2.3 實驗
8.2.4 結論
8.3 復空間局部保持投影方法
8.3.1 clpp
8.3.2 實驗
8.3.3 結論
第9章 彩色人臉識別的研究與發展
9.1 全局彩色人臉識別方法
9.1.1 基于各顏色通道的全局方法
9.1.2 其他全局方法
9.2 局部彩色人臉識別方法
9.2.1 局部二元模式算子
9.2.2 基于gabor變換的局部彩色人臉識別方法
9.3 其他彩色人臉識別方法
第10章 基于視頻的人臉識別技術綜述
10.1 引言
10.1.1 基于視頻的人臉識別技術的特點
10.1.2 基于視頻的人臉識別技術的幾個問題
10.1.3 基于視頻的人臉識別技術流程圖
10.2 各模塊的主要技術與方法
10.2.1 基于視頻的人臉檢測
10.2.2 基于視頻的人臉跟蹤
10.2.3 基于視頻的人臉識別
10.3 基于視頻的人臉識別技術難點
10.3.1 光照的影響
10.3.2 姿態變化的影響
10.3.3 低分辨率的影響
10.4 基于視頻的人臉識別技術在atm中的應用
10.4.1 基于視頻的人臉識別技術在atm中應用的技術方案
10.4.2 技術方案流程圖
10.4.3 人臉識別的融合算法介紹
10.4.4 實驗驗證
10.5 實驗設計與結果統計
第11章 人臉偽裝判識及應用
11.1 概述與分析
11.1.1 人臉偽裝判識的實際需求
11.1.2 相關研究介紹
11.1.3 技術難點分析
11.1.4 偽裝定義、偽裝判識的全局方案
11.2 人臉偽裝判識方法
11.2.1 人像定位
11.2.2 基于haar分類器的偽裝檢測
11.2.3 對誤報的分類
11.2.4 基于直線檢測的背景誤報剔除方法
11.2.5 基于鏡橋檢測的墨鏡誤報判別方法
11.2.6 基于對稱差分的墨鏡偽裝判別方法
11.2.7 基于galbor濾波的墨鏡誤報判別
11.2.8 基于聚類分析的帽子誤報判別
11.2.9 基于膚色模型的口罩偽裝判識
11.2.10 其他誤報剔除方法
11.3 系統的實施與評估
11.3.1 系統結構
11.3.2 系統模塊設計
第12章 人臉考勤與識別系統
12.1 紅外人臉識別與雙模態人臉考勤系統
12.1.1 遠紅外與近紅外人臉對比分析
12.1.2 系統技術方案的考慮與設計
12.1.3 系統軟硬件
12.2 人臉與指紋聯合識別系統
12.2.1 系統分析與設計
12.2.2 系統硬件
12.2.3 系統細節
12.3 基于人臉圖像認證的計算機登錄系統
12.3.1 引言
12.3.2 windows登錄系統概述
12.3.3 人臉登錄系統設計
12.3.4 人臉識別
參考文獻
1.1 概述
1.2 人臉辨識與人臉認證評價指標
1.3 人臉識別方法
1.3.1 基于幾何特征的人臉識別
1.3.2 基于表象的人臉識別
1.3.3 基于稀疏描述的人臉識別方法
1.4 人臉識別技術的應用分析
1.5 基于表情的人臉識別
1.6 年齡不變人臉識別
1.7 3d人臉識別研究
1.7.1 基于空域的直接匹配方法
1.7.2 基于局部特征的匹配
1.7.3 基于全局特征的匹配
1.8 常用人臉庫介紹
1.8.1 feret人臉數據庫
1.8.2 yale人臉數據庫
1.8.3 yaleb人臉數據庫
1.8.4 orl人臉數據庫
1.8.5 ar人臉數據庫
1.8.6 xm2vts人臉數據庫
1.8.7 cmupie數據庫
1.8.8 可見光與近紅外人臉數據庫
第2章 一維降維方法與人臉識別
2.1 特征臉方法
2.2 基于fisher準則的線性鑒別分析方法
2.3 fisherface
2.4 一維核方法
2.5 局部保持投影方法
第3章 二維降維方法與人臉識別
3.1 二維主成分分析的實現及融合方案
3.1.1 2dpca
3.1.2 2dpca的兩種不同實現及其意義
3.1.3 實驗及分析
3.2 基于復矩陣的主成分分析與線性鑒別分析
3.2.1 基于復矩陣的主成分分析
3.2.2 基于復矩陣的主成分分析的討論
3.2.3 基于復矩陣的線性鑒別分析
3.2.4 基于復矩陣的線性鑒別分析的理論分析
3.3 二維局部保持投影分析
3.3.1 二維監督的局部保持投影
3.3.2 二維監督局部保持投影分析
3.3.3 二維判別監督局部保持算法
3.3.4 實驗
第4章 稀疏描述及其人臉識別應用
4.1 基于稀疏描述的人臉識別方法
4.2 快速稀疏方法
4.3 字典學習
4.4 人臉對齊
4.5 核稀疏方法
4.6 本章小結
第5章 快速稀疏描述方法
5.1 基于全局表達方法的圖像測試樣本描述與識別
5.1.1 原空間中圖像測試樣本的全局表達方法
5.1.2 特征空間中圖像測試樣本全局表達方法的初步設計
5.1.3 全局表達方法的可行性分析
5.2 快速稀疏描述方法
5.2.1 快速稀疏描述方法的設計
5.2.2 快速稀疏描述方法的可行性分析
5.3 快速稀疏描述方法的變形算法
5.4 本章小結
第6章 稀疏描述思想與改進的k近鄰分類
6.1 基于描述的*近鄰分類
6.1.1 基于描述的*近鄰分類方法
6.1.2 方法的分析
6.1.3 實驗結果
6.1.4 結論
6.2 加權*近鄰分類
6.2.1 方法介紹
6.2.2 加權*近鄰分類與nncm的關系
6.2.3 實驗結果
6.2.4 結論
6.3 改進的近鄰特征空間方法
6.3.1 k近鄰分類方法的幾個擴展
6.3.2 改進的近鄰特征空間方法
6.3.3 改進的近鄰特征空間方法分析
6.3.4 實驗結果
6.3.5 結論
第7章 稀疏描述思想與改進的降維方法
7.1 稀疏描述與常規變換方法的結合
7.1.1 改進的常規變換方法
7.1.2 關于ictm的分析
7.1.3 實驗結果
7.1.4 結論
7.2 基于描述和降維的人臉識別
7.2.1 基于描述和降維的人臉識別方法
7.2.2 方法合理性分析
7.2.3 實驗結果
7.2.4 結論
7.3 討論
7.3.1 正確分類的前提條件
7.3.2 線性降維與樣本近鄰關系
7.3.3 描述誤差與分類精度
第8章 基于描述的方法與多生物特征識別應用
8.1 基于交叉得分的多生物特征識別方法
8.1.1 具體方法
8.1.2 算法特點與原理
8.1.3 實驗結果
8.1.4 結論和討論
8.2 基于多gabor特征融合的人臉識別
8.2.1 gabor變換及本節的方法
8.2.2 方法的分析
8.2.3 實驗
8.2.4 結論
8.3 復空間局部保持投影方法
8.3.1 clpp
8.3.2 實驗
8.3.3 結論
第9章 彩色人臉識別的研究與發展
9.1 全局彩色人臉識別方法
9.1.1 基于各顏色通道的全局方法
9.1.2 其他全局方法
9.2 局部彩色人臉識別方法
9.2.1 局部二元模式算子
9.2.2 基于gabor變換的局部彩色人臉識別方法
9.3 其他彩色人臉識別方法
第10章 基于視頻的人臉識別技術綜述
10.1 引言
10.1.1 基于視頻的人臉識別技術的特點
10.1.2 基于視頻的人臉識別技術的幾個問題
10.1.3 基于視頻的人臉識別技術流程圖
10.2 各模塊的主要技術與方法
10.2.1 基于視頻的人臉檢測
10.2.2 基于視頻的人臉跟蹤
10.2.3 基于視頻的人臉識別
10.3 基于視頻的人臉識別技術難點
10.3.1 光照的影響
10.3.2 姿態變化的影響
10.3.3 低分辨率的影響
10.4 基于視頻的人臉識別技術在atm中的應用
10.4.1 基于視頻的人臉識別技術在atm中應用的技術方案
10.4.2 技術方案流程圖
10.4.3 人臉識別的融合算法介紹
10.4.4 實驗驗證
10.5 實驗設計與結果統計
第11章 人臉偽裝判識及應用
11.1 概述與分析
11.1.1 人臉偽裝判識的實際需求
11.1.2 相關研究介紹
11.1.3 技術難點分析
11.1.4 偽裝定義、偽裝判識的全局方案
11.2 人臉偽裝判識方法
11.2.1 人像定位
11.2.2 基于haar分類器的偽裝檢測
11.2.3 對誤報的分類
11.2.4 基于直線檢測的背景誤報剔除方法
11.2.5 基于鏡橋檢測的墨鏡誤報判別方法
11.2.6 基于對稱差分的墨鏡偽裝判別方法
11.2.7 基于galbor濾波的墨鏡誤報判別
11.2.8 基于聚類分析的帽子誤報判別
11.2.9 基于膚色模型的口罩偽裝判識
11.2.10 其他誤報剔除方法
11.3 系統的實施與評估
11.3.1 系統結構
11.3.2 系統模塊設計
第12章 人臉考勤與識別系統
12.1 紅外人臉識別與雙模態人臉考勤系統
12.1.1 遠紅外與近紅外人臉對比分析
12.1.2 系統技術方案的考慮與設計
12.1.3 系統軟硬件
12.2 人臉與指紋聯合識別系統
12.2.1 系統分析與設計
12.2.2 系統硬件
12.2.3 系統細節
12.3 基于人臉圖像認證的計算機登錄系統
12.3.1 引言
12.3.2 windows登錄系統概述
12.3.3 人臉登錄系統設計
12.3.4 人臉識別
參考文獻
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