二維及三維人臉識(shí)別技術(shù)

內(nèi)容概要

　　《二維及三維人臉識(shí)別技術(shù)》主要介紹二維和三維人臉識(shí)別中涉及到的基本概念及識(shí)別算法。介紹了人臉識(shí)別的概念、應(yīng)用領(lǐng)域以及國(guó)內(nèi)外公用的二維人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，并論述了二維人臉識(shí)別的預(yù)處理方法，著重對(duì)二維人臉識(shí)別中常用到的方法作了詳細(xì)論述，如基于特征臉的方法，基于彈性匹配的方法，基于隱馬爾可夫模型的方法等，在三維人臉識(shí)別中，分別介紹了三維人臉識(shí)別的概念、難點(diǎn)以及三維人臉庫(kù)，同時(shí)，也討論了三維人臉圖像的預(yù)處理，并對(duì)三維人臉重建中常用到的方法作了論述，如基于三維可變形人頭模型的方法，基于三維通用人頭模型的人臉重建等，并介紹了常用的三維人臉識(shí)別方法?！　　抖S及三維人臉識(shí)別技術(shù)》的目的是為了讓讀者了解二、三維人臉識(shí)別中的基本方法及前沿動(dòng)態(tài)，從而對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)有比較全面的認(rèn)識(shí)和把握?！抖S及三維人臉識(shí)別技術(shù)》可作為計(jì)算機(jī)或電子信息專業(yè)高年級(jí)本科生、研究生及教師的教材和參考書(shū)，也可供從事相關(guān)領(lǐng)域研究的科技人員、工程技術(shù)人員參考。

書(shū)籍目錄

第一章　緒論1．1 生物特征識(shí)別技術(shù)1．2 人臉識(shí)別概述1．3 人臉識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域1．4 國(guó)內(nèi)外公用二維人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)第二章　二維人臉圖像的預(yù)處理2．1 去噪2．2 灰度預(yù)處理2．3 角度預(yù)處理2．4 尺度預(yù)處理2．4．1 人臉左右邊界的確定2．4．2 人眼水平位置的預(yù)估2．4．3 人眼分割閥值區(qū)間的估計(jì)及精確定位第三章　二維人臉識(shí)別方法3．1 基于幾何特征的方法3．1．1 正面識(shí)別3．1．2 側(cè)影識(shí)別3．2 基于特征臉的方法3．3 基于彈性匹配的方法3．3．1 彈性匹配法介紹3．3．2 特征矢量的抽取3．3．3 匹配過(guò)程3．3．4 彈性匹配法的優(yōu)缺點(diǎn)及改進(jìn)方法3．4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法3．4．1 BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)3．4．2 BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則3．4．3 用BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對(duì)人臉特征進(jìn)行分類(lèi)3．5 基于隱馬爾可夫模型的方法3．5．1 隱馬爾可夫模型(HMM)概述3．5．2 基于一維HMM的人臉識(shí)別方法3．5．3 基于偽二維HMM的人臉識(shí)別方法3．6 基于支持向量機(jī)的方法3．6．1 支持向量機(jī)簡(jiǎn)介3．6．2 支持向量機(jī)的訓(xùn)練算法3．6．3 用于多類(lèi)分類(lèi)的支持向量機(jī)3．7 基于分形編碼的方法3．7．1 基于對(duì)稱性與方差的人臉圖像壓縮算法3．7．2 基于分形碼的人臉識(shí)別算法第四章　三維人臉識(shí)別4．1 人臉識(shí)別從二維到三維4．2 三維人臉獲取技術(shù)4．3 三維人臉庫(kù)4．4 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀第五章　三維人臉圖像的預(yù)處理5．1 歸一化處理5．2 特征點(diǎn)檢測(cè)第六章　三維人臉重建6．1 基于三維可變形人頭模型的人臉重建6．2 基于三維通用人頭模型的人臉重建6．3 基于多幅深度圖合成的人臉重建第七章　三維人臉識(shí)別方法7．1 基于曲率的方法7．2 基于模型擬合及合成的方法7．3 基于形狀表征的方法

編輯推薦

　　《二維及三維人臉識(shí)別技術(shù)》共分七章，第一章介紹了生物特征識(shí)別技術(shù)及人臉識(shí)別技術(shù)的概念及應(yīng)用領(lǐng)域，并著重介紹了國(guó)內(nèi)外公用二維人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。第二章主要介紹了二維人臉圖像的預(yù)處理方法，包括去噪、灰度預(yù)處理、角度預(yù)處理和尺度預(yù)處理。第三章重點(diǎn)論述常用的二維人臉識(shí)別方法，如基于幾何特征、基于特征臉、基于彈性匹配、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于隱馬爾可夫模型、基于支持向量機(jī)、基于分形編碼等各種方法，通過(guò)這一章，可使讀者較全面地了解到二維人臉識(shí)別中常用到的算法。第四章介紹三維人臉識(shí)別的難點(diǎn)，三維人臉的獲取技術(shù)，三維人臉庫(kù)以及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。第五章介紹了對(duì)三維人臉圖像作預(yù)處理的方法。第六章詳細(xì)論述了三維人臉重建的方法，包括基于三維可變形人頭模型的人臉重建，基于三維通用人頭模型的人臉重建，基于多幅深度圖合成的人臉重建。第七章主要介紹了三維人臉識(shí)別方法，如基于曲率的方法，基于模型擬合及合成的方法，基于形狀表征的方法等?！抖S及三維人臉識(shí)別技術(shù)》可作為計(jì)算機(jī)或電子信息專業(yè)高年級(jí)本科生、研究生及教師的教材和參考書(shū)，也可供從事相關(guān)領(lǐng)域研究的科技人員、工程技術(shù)人員參考。

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