人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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沈理，刘翼光，熊志勇 著

图书标签:

• 人脸识别
• 动态人脸识别
• 图像处理
• 模式识别
• 机器学习
• 深度学习
• 计算机视觉
• 算法设计
• 系统研究
• 生物特征识别

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115339782

版次：1

商品编码：11569933

品牌：异步图书

包装：精装

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：235

字数：256000

正文语种：中文

编辑推荐

本书系统地总结了人脸识别研究领域，填补国内有关该领域图书的空白，很好地总结了近年人脸识别算法研究成果，并提供了具体算法实现和研究结果，为该领域研究人员提供很好的借鉴。从事人脸识别研究的读者结合本书及最新的相关科技期刊进行人脸识别研究，可以大大地减少研究前期为进入本领域而进行论文阅读和相关论文总结所需要的时间。目前各地对人脸识别研究更加关注和投入，出版这本图书可为相关领域研究人员提供便捷工具，并提高研究机构在该领域研究的普及化。

内容简介

　　《人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究》系统介绍了人脸识别研究领域的研究状况以及作者在人脸识别领域的研究工作和研究成果，全书共分为3个部分。
　　第1部分首先介绍了人脸识别的基础：计算机视觉和模式识别的原理，并介绍了20世纪70年代以来国内外人脸识别研究的研究动态和主要方法，以及国内外人脸识别研究的主要成果和用途。
　　第2部分介绍了基于双属性图的人脸识别算法，该算法采用人脸特征检测、主成分分析方法、Gabor函数等建立了一个人脸特征识别和属性特征匹配的人脸识别方法，并结合人脸图像的局部特征和全局特征，能够有效地利用从三维到二维投影的人脸图像信息之间的关联性。
　　第3部分介绍了动态场景下的人脸识别方法，该方法综合应用了人脸定位、人脸识别、视频处理等算法。
　　《人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究》的读者对象主要为研究模式识别的科技人员以及高等院校高年级的学生和研究生。读者通过阅读《人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究》可以系统地学习人脸识别研究的方法，并掌握国内外相关技术的最新进展。

作者简介

　　沈理，1959年毕业于浙江大学机电工程系，当前是中科院计算技术研究所研究员、博士生导师，从事计算机科学领域的研究工作。
　　
　　刘翼光，2000年毕业于中科院计算技术研究所，曾主持或参加多项国家自然科学基金、中科院“九五”重点项目、国家863项目等。
　　
　　熊志勇，于1999年在中科院研究所获得博士学位，研究方向为人脸图像识别。母亲啊从事线通信基站的设计研发工作。

内页插图

目录

第1部分 人脸识别介绍
第1章 人脸识别概论
1.1 历史背景
1.2 人脸识别相关学科的进展
1.2.1 神经生理学方面的进展
1.2.2 脑神经学方面的进展
1.2.3 计算机视觉方面的进展
1.3 模式识别理论
1.3.1 预处理
1.3.2 特征提取
1.3.3 分类
1.4 人脸图像识别主要研究的问题
1.4.1 数据采样
1.4.2 干扰因素
1.5 人脸图像识别系统的构成
1.5.1 人脸图像预处理
1.5.2 图像表示与特征提取
1.5.3 图像识别
第2章 人脸识别研究综述
2.1 研究现状
2.2 常用的静态人脸图像识别方法
2.2.1 几何特征方法
2.2.2 特征脸方法
2.2.3 局部特征分析技术
2.2.4 模板匹配
2.2.5 图匹配
2.2.6 人工神经网络方法
2.2.7 柔性形状模型技术
2.2.8 综合的方法
2.3 人脸检测以及人脸跟踪
2.4 人脸图像识别的应用前景
2.5 一些商用人脸识别软件
2.5.1 TrueFace
2.5.2 Face-It
2.5.3 Technology Recognition Systems

第2部分 静态人脸图像识别
第3章 人脸特征探测
3.1 简介
3.2 参数化模型法
3.2.1 图像的各种表示
3.2.2 眼睛模型表示
3.2.3 嘴巴模型和鼻子模型
3.2.4 方法的优缺点
3.3 基于模板的探测方法
3.3.1 模板表示
3.3.2 图像标准化
3.3.3 方法的优缺点
3.4 利用数学算子进行探测
3.4.1 特征探测模型
3.4.2 方法的优缺点
3.5 小结
第4章 基于通用形变模型的人脸轮廓特征提取
4.1 引言
4.2 通用形变模型的形成
4.2.1 轮廓特征点的选取
4.2.2 形变模型的形成
4.2.3 形变模型的能量
4.3 模型匹配
4.3.1 全局匹配
4.3.2 局部匹配
4.4 实验
4.5 小结
第5章 基于主成分分析方法的人脸图像识别及人脸局部特征探测
5.1 引言
5.2 主成分分析方法在人脸图像识别中的应用
5.2.1 特征向量的表示能力
5.2.2 特征向量的选择
5.2.3 光照的影响
5.2.4 尺度的影响
5.2.5 旋转因素的影响
5.2.6 小结
5.3 人脸局部特征探测
5.3.1 逐步求精定位法
5.3.2 实验
5.4 利用局部特征识别人脸图像
5.5 小结
第6章 人脸图像的双属性图表示
6.1 引言
6.2 Gabor变换
6.2.1 傅里叶变换
6.2.2 Gabor变换
6.3 基于数学变换的特征提取
6.3.1 特征的生成
6.3.2 实验
6.3.3 实验结果
6.3.4 小结
6.4 人脸图像的双属性图表示
6.4.1 关系图
6.4.2 属性图
6.4.3 双属性图
6.5 小结
第7章 人脸图像识别
7.1 引言
7.2 待识人脸图像的表示
7.2.1 局部特征点的确定
7.2.2 局部主成分特征的确定
7.2.3 Gabor系数特征的确定
7.3 双属性图匹配
7.3.1 匹配函数
7.3.2 lt的确定
7.3.3 光照的处理
7.3.4 尺度的处理
7.3.5 平面旋转人脸图像的处理
7.3.6 深度旋转人脸图像的处理
7.3.7 图像识别
7.3.8 方法的有效性
7.4 实验
7.4.1 图像尺度及旋转情况的确定
7.4.2 人脸图像识别
7.5 小结
第8章 人脸图像识别程序实现
8.1 主成分分析算法的MATLAB实现
8.2 Gabor变换
8.3 使用动态模板方法进行识别
8.4 Gauss变换用于提取图像的特征

第3部分 动态人脸识别研究
第9章 动态人脸识别系统
9.1 研究背景及条件
9.1.1 研究背景
9.1.2 研究对象和限定条件
9.2 样本获取
9.2.1 视频格式
9.3 隐马尔科夫模型
9.4 动态人脸识别系统框架
9.4.1 预处理
9.4.2 相关性处理
9.4.3 隐马尔科夫模型的状态及属性确定
9.4.4 观察序列概率分布计算
9.4.5 隐马尔科夫模型的训练
9.4.6 隐马尔科夫模型的识别
第10章 动态人脸图像定位算法
10.1 动态人脸图像定位问题
10.2 Hausdorff距离
10.3 人脸图像定位算法
10.4 实验结果
第11章 动态人脸识别的相关性
11.1 人脸图像的相关性表示
11.2 动态人脸的相关系数
11.2.1 特征子空间相关系数
11.2.2 插值相关系数
11.2.3 图像内部信息相关系数
11.2.4 3种相关系数的实验比较
11.3 相关性处理与动态图像分割
第12章 动态人脸图像识别
12.1 隐马尔科夫模型的基本问题
12.1.1 估价问题和前向算法
12.1.2 解码问题和Viterbi算法
12.1.3 训练问题
12.1.4 识别问题
12.2 基于隐马尔科夫模型的动态人脸识别系统
12.2.1 隐马尔科夫模型的状态及属性图像
12.2.2 观察序列数目
12.2.3 观察序列初始概率分布
12.2.4 相关系数与初始概率调整
12.2.5 隐马尔科夫模型训练和动态人脸图像识别
12.3 实验结果与分析
12.3.1 实验结果
12.3.2 与相关实验结果的对比
12.4 隐马尔科夫模型与动态图像分割
12.5 动态人脸图像识别中外界影响的处理
12.5.1 有外界影响的动态人脸识别
12.5.2 动态人脸识别算法在外界影响下的调整
第13章 结束语
参考文献
术语

前言/序言

《智能视觉：从感知到决策的边界探索》 内容概要： 本书深入剖析了当今计算机视觉领域的核心进展与未来趋势，并非聚焦于单一的人脸识别技术，而是以更加宏观和前瞻的视角，探讨智能系统如何从海量视觉数据中提取信息、理解场景，并最终做出智能决策。内容涵盖了从基础的图像处理与特征提取，到复杂的深度学习模型架构与训练方法，再到高级的场景理解、物体跟踪、行为识别以及跨模态融合等前沿议题。本书旨在为读者构建一个系统化的智能视觉知识体系，揭示其在人工智能浪潮中的关键作用，并展望其在各行各业的颠覆性应用潜力。 第一章：视觉的起源与智能的萌芽 本章将带领读者回顾人类视觉系统的演化历程，理解生物视觉为何能如此高效地处理视觉信息，并以此为灵感，探讨计算机如何模仿和超越生物视觉能力。我们将追溯计算机视觉的早期发展，从简单的图像处理技术，如边缘检测、角点检测，到经典的特征描述子，如SIFT、SURF，解析它们在不同场景下的优势与局限。同时，本章也将介绍早期人工智能研究中关于“感知”的概念，以及如何将这些基础的视觉信息整合成更高级的认知能力。我们将触及早期的模式识别方法，如支持向量机（SVM）、决策树等，为后续深度学习的介绍奠定基础。本章的重点在于勾勒出智能视觉发展的宏观脉络，强调“从像素到意义”的转变过程，为后续章节的深入探讨铺设坚实的理论框架。 第二章：深度学习：重塑视觉理解的基石 深度学习的出现无疑是计算机视觉领域的一场革命。本章将详尽介绍深度学习的核心概念，包括人工神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。我们将深入剖析CNN的经典结构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，解析它们在层级特征提取、感受野、参数共享等方面的设计理念，以及它们如何通过多层非线性变换，从低级像素信息逐步学习到高级语义特征。读者将了解到梯度下降、反向传播等关键训练算法，以及数据增强、正则化、Batch Normalization等提高模型泛化能力的技术。此外，本章还将探讨RNN及其变种（如LSTM、GRU）在处理序列性视觉信息（如视频）方面的作用，为理解动态场景分析打下基础。本章将通过丰富的实例和可视化图解，帮助读者直观理解深度学习模型的内部运作机制。 第三章：物体检测与分割：点亮场景中的每一个“你” 在智能视觉系统中，准确地识别并定位场景中的物体是至关重要的一步。本章将系统介绍当前主流的物体检测与分割算法。我们将从传统的基于滑动窗口和分类器的方法讲起，引出“两阶段”检测器，如R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），解析其在区域提议网络（RPN）和候选区域分类上的创新。随后，我们将深入探讨“单阶段”检测器，如YOLO系列和SSD，分析它们如何通过端到端的方式实现高效率的检测，并讨论其在实时性上的优势。在物体分割方面，本章将区分语义分割、实例分割和全景分割，并详细介绍相关的算法，如FCN、U-Net、Mask R-CNN等。我们将探讨损失函数的设计、锚框（anchor box）的优化、非极大值抑制（NMS）等关键技术，以及它们在不同应用场景下的权衡取舍。 第四章：场景理解与三维重建：洞悉空间的奥秘 不仅仅是识别物体，智能系统还需要理解物体之间的关系以及整个场景的语义信息。本章将聚焦于场景理解与三维重建。我们将介绍如何利用深度学习模型进行场景分类、场景解析（scene parsing），以及理解图像中的空间关系（如物体间的遮挡、相对位置）。在三维视觉方面，本章将探讨从单目或双目图像恢复场景三维结构的方法，包括立体匹配、光流法、以及基于深度学习的单目深度估计。我们将介绍SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的基本原理，理解其在机器人导航、增强现实等领域的关键作用。此外，本章还将涉及场景图（scene graph）的构建，即用图结构表示场景中物体及其关系，从而实现更深层次的场景理解。 第五章：运动分析与行为识别：解码动态世界 视频是信息流动的载体，理解视频中的运动与行为是智能视觉的重要组成部分。本章将深入探讨运动分析与行为识别。我们将从光流估计、背景减除等经典方法出发，介绍如何捕捉和分析像素级别的运动信息。随后，我们将转向基于深度学习的视频理解，重点介绍3D CNN、CNN+LSTM等模型在视频分类、动作识别任务中的应用。我们将探讨时空特征的学习，以及如何有效地处理长时序的视频数据。本章还将涉及物体跟踪（object tracking）算法，包括单目标跟踪和多目标跟踪，解析卡尔曼滤波、粒子滤波等传统方法，以及基于深度学习的跟踪算法，如Siamese网络在跟踪中的应用。行为识别方面，我们将讨论细粒度行为识别、群体行为分析等更具挑战性的问题。 第六章：跨模态融合与生成：连接视觉与其他感官 智能系统并非孤立地处理视觉信息，而是需要将其与文本、音频等其他模态的信息进行融合，以实现更全面的理解和交互。本章将聚焦于跨模态融合技术。我们将介绍如何利用深度学习模型实现图像描述生成（image captioning），即根据图像内容生成自然语言描述。反之，我们也将探讨文本到图像生成（text-to-image generation）的技术，如GANs（Generative Adversarial Networks）在生成逼真图像方面的应用。此外，本章还将涉及视觉问答（visual question answering, VQA）等任务，理解系统如何结合图像内容和文本问题，给出准确的答案。这种跨模态的融合能力，使得智能系统能够更接近人类的认知方式，实现更丰富、更自然的交互。 第七章：前沿进展与未来展望：智能视觉的无限可能 本章将对当前计算机视觉领域的一些最前沿的研究方向进行梳理和展望。我们将探讨自监督学习、弱监督学习在降低数据标注成本方面的潜力，以及它们如何驱动更通用的视觉模型。神经渲染（Neural Rendering）、NeRF（Neural Radiance Fields）等技术将带领我们领略虚拟现实和三维内容生成的全新篇章。我们还将讨论模型的可解释性（explainability）和鲁棒性（robustness），以及如何让智能视觉系统更加值得信赖。此外，本章还将对智能视觉在自动驾驶、智慧医疗、智能安防、虚拟现实/增强现实、个性化推荐等领域的颠覆性应用进行深入探讨，勾勒出智能视觉技术未来发展的广阔前景。我们将强调，智能视觉的边界并非局限于“识别”，而是延展至“理解”、“决策”乃至“创造”，其发展潜力无穷。 本书特色： 体系化构建： 从基础概念到前沿技术，层层递进，构建完整的智能视觉知识体系。 理论与实践结合： 深入剖析算法原理，并辅以实际应用场景的讨论，帮助读者理解理论的落地。 前瞻性视角： 关注最新研究动态，揭示未来发展趋势，为读者提供长远的洞察。 易于理解： 采用清晰的语言和丰富的图解，降低理解难度，适合不同背景的读者。 启发思考： 鼓励读者独立思考，探索智能视觉的更多可能性。 适读人群： 对人工智能、机器学习、计算机视觉感兴趣的在校学生和研究人员。 希望提升自身技能，拓展技术视野的软件工程师、算法工程师。 对前沿科技充满好奇，希望了解智能视觉如何改变世界的各界人士。 《智能视觉：从感知到决策的边界探索》将带领您踏上一段激动人心的旅程，揭示智能系统如何“看见”世界，“理解”世界，并最终“影响”世界。

评分☆☆☆☆☆

评价五 从我个人的角度来看，一本好的技术书籍，除了内容的深度和广度，其呈现方式同样重要。这本《人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究》在这一点上做得相当出色。它的语言风格既不失学术的严谨，又避免了枯燥乏味的描述，仿佛是一位经验丰富的导师在循循善诱。书中的插图和公式都清晰准确，逻辑线条也非常流畅，即使面对一些复杂的算法原理，也能在作者的引导下逐渐理清思路。我特别被“动态人脸识别系统研究”这一块内容所吸引，因为在现实应用中，我们遇到的场景往往是动态的，而非静态的“照片”。如何让算法在视频流中捕捉、跟踪、分析人脸，并保持高准确率和实时性，这是我一直以来非常感兴趣且觉得极具挑战性的问题。这本书的出现，让我看到了一个系统性解决这个问题的希望。我希望它能不仅仅停留在理论层面，更能提供一些实际的系统设计思路和实现方法，比如在边缘计算设备上的部署策略，或者在复杂环境下的优化技巧，这些都是我非常渴望从中获得的知识。

评分☆☆☆☆☆

评价一 这本书的封面设计简洁大气，封面的配色和字体都透露着一股专业和严谨的气息，让人一眼就能感受到这是一本关于技术深入探讨的书籍。拿到手中，纸张的触感非常舒适，印刷质量也相当不错，字迹清晰，排版合理，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我本来对人脸识别技术只停留在一些模糊的概念层面，比如刷脸支付、手机解锁之类的应用，但这本书的标题“原理及算法”立刻吸引了我。我好奇地翻开扉页，里面洋溢着严谨的学术氛围。虽然我还没来得及深入阅读，但从目录的编排和章节的标题来看，这本书应该会从最基础的概念讲起，逐步深入到各种核心算法的原理和实现细节。我尤其期待能够了解不同算法的优劣势、适用场景以及它们是如何协同工作的。特别是“动态人脸识别系统研究”这个副标题，让我对如何处理视频流中的人脸、如何进行实时跟踪和识别这些更具挑战性的问题产生了浓厚的兴趣。我希望这本书能够提供一些前沿的研究成果和实用的技术方法，帮助我更好地理解这个快速发展的领域，甚至为我未来的学习和研究提供一些启发和方向。

评分☆☆☆☆☆

评价四 我是一名资深的技术工程师，对计算机视觉领域，尤其是人脸识别技术，一直保持着高度关注。手里捧着这本《人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究》，我能感受到它传递出的深厚技术底蕴。书的封面设计虽然朴实，但其沉甸甸的份量和扎实的纸质，都预示着内容的深度。我翻阅了目录，看到其中涵盖了从基础的图像处理到复杂的深度学习模型，再到专门针对动态人脸识别的系统研究，这让我非常期待。我一直觉得，目前很多关于人脸识别的书籍都侧重于静态识别，而动态识别中的挑战，如实时性、鲁棒性、多模态融合等，往往被提及较少。这本书的副标题“动态人脸识别系统研究”恰恰弥补了这一空白。我希望书中能够深入剖析当前动态人脸识别系统所面临的瓶颈，并提供切实可行的解决方案。我期待能够从中学习到一些最新的研究进展和工程实践经验，这对于我正在进行的一些项目开发和技术迭代有着至关重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

评价三 作为一名正在学习计算机视觉专业的学生，我一直在寻找一本能够深入浅出、系统讲解人脸识别技术的书籍。当我在书店看到《人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究》时，立刻被它的专业性和前沿性所吸引。这本书的排版设计非常人性化，清晰的图表和合理的章节划分，让复杂的概念变得易于理解。我注意到书中对各种经典和前沿的人脸识别算法都有详细的阐述，包括特征提取、模型训练、识别匹配等关键环节。更令我兴奋的是，“动态人脸识别系统研究”这一章节，它直接切中了当前人脸识别技术发展的重要方向。我一直对如何处理视频流中的人脸数据、如何构建鲁棒的动态识别模型感到好奇，这本书的出现无疑为我指明了方向。我希望通过阅读这本书，能够不仅掌握理论知识，更能理解实际系统中可能遇到的各种问题，并学习到解决这些问题的有效方法。这本书的出版，无疑为像我这样的学生提供了一个宝贵的学习资源，我相信它会成为我学术研究道路上的重要伙伴。

评分☆☆☆☆☆

评价二 我是一位对人工智能领域充满好奇心的技术爱好者，平时也喜欢阅读一些与计算机视觉相关的书籍。这次偶然的机会了解到《人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究》这本书，立刻被它吸引住了。书的装帧给我留下了深刻的印象，厚实而富有质感的封面，低调奢华的配色，让人觉得它不仅仅是一本技术书籍，更像是一件艺术品。我迫不及待地翻开了第一页，扑面而来的是一种严谨而不失生动的学术风格。虽然我并非人脸识别领域的专业人士，但我相信这本书的叙述方式会循序渐进，从基础原理入手，逐步引导读者进入算法的殿堂。我尤其关注“动态人脸识别”这一部分，因为目前市面上的很多产品都只是静态人脸识别，而动态人脸识别涉及到更复杂的场景和更精密的算法，比如如何在光照变化、姿态变化、甚至遮挡的情况下依然能够准确识别，这对我来说是极具吸引力的研究方向。我希望通过阅读这本书，能够对动态人脸识别的国内外研究现状、关键技术和面临的挑战有一个全面的认识，并且能够掌握一些实际的算法模型，为我未来的项目实践打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

快递够快，商品够好，不错。

评分☆☆☆☆☆

专著要慢慢看，无法对内容评价，只能说书是正版了

评分☆☆☆☆☆

不错，章节安排合理

评分☆☆☆☆☆

对我还蛮有帮助的，推荐看看！人脸识别

评分☆☆☆☆☆

专业书内容很不错，其中的正是需要学习的，缺点是有点小贵。

评分☆☆☆☆☆

东西虽好，但京东的服务一定要打负分。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

包装完整，送货快，性价比高

评分☆☆☆☆☆

不错