人臉識別算法與案例分析

內容簡介

本書內容豐富，闡述清晰詳盡，文圖結合緊密，可讀性好，實用性強，主要介紹了人臉識別中的一些算法與案例，主要包括素描人臉識別與人臉合成的研究與套用、傳統特徵提取算法在素描人臉識別中的套用、深度學習在素描人臉識別上的研究與套用、傳統素描人臉合成方法、基於生成對抗網路的素描人臉合成方法、人臉超解析度重建方法等內容。本書可作為研究人臉識別技術的參考用書，也可以作為高等院校相關專業的本科生和研究生參考書，還可供人臉識別技術領域工作的工程技術人員閱讀。

圖書目錄

第1章人臉識別的研究與套用 001

1．1 素描人臉識別的研究與套用 002

1．1．1 光學人臉識別研究歷程 002

1．1．2 素描人臉識別國內外研究現狀 003

1．1．3 素描人臉識別資料庫 005

1．1．4 素描人臉識別的難點和發展趨勢 011

1．2 素描人臉合成的研究與套用 011

1．2．1 素描人臉合成的國內外研究現狀 012

1．2．2 素描人臉圖像質量評估指標 019

1．2．3 素描人臉合成的難點與發展趨勢 020

1．3 人像著色的研究與套用 021

1．3．1 人像著色的國內外研究現狀 021

1．3．2 人像著色的難點與發展趨勢 022

1．4 人臉圖像超解析度重建技術的研究與套用 022

1．4．1 人臉圖像超解析度的發展及國內外研究現狀 022

1．4．2 人臉圖像超解析度重建質量評價標準 024

1．4．3 人臉圖像超解析度重建技術的難點與發展趨勢 026

1．5 本章小結 027

參考文獻 027

第2章傳統特徵提取算法在素描人臉識別上的套用與研究 036

2．1 傳統素描人臉識別算法相關原理 037

2．1．1 人臉圖像分割算法 037

2．1．2 人臉特徵提取算法 042

2．2 基於Surf匹配坐標鄰域最佳化的素描人臉識別 049

2．2．1 Surf匹配 050

2．2．2 坐標鄰域最佳化 053

2．2．3 識別過程 055

2．2．4 實驗結果與分析 056

2．3 基於張量排序保留判別分析的人臉特徵提取 062

2．3．1 張量排序保留判別投影（TRPDA）模型 064

2．3．2 TRPDA求解算法 068

2．3．3 實驗結果與分析 072

2．4 本章小結 081

參考文獻 082

第3章深度學習在素描人臉識別上的套用 087

人臉識別算法與案例分析

基本介紹

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