《人體目標檢測與識別方法及套用》是科學出版社出版的圖書。
基本介紹
- 書名：人體目標檢測與識別方法及套用
- 作者：李小霞等
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2021年10月1日
- 頁數：171 頁
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787030692191
- 字數：267000
內容簡介,目錄,
內容簡介
本書針對人體目標檢測與識別的技術要求，以傳統的統計模式識別方法和最新的深度學習方法為主線，主要包括目標檢測與識別的現狀、人臉檢測與識別、人體疲勞狀態監測、快速行人檢測、手指靜脈識別和人臉表情識別等內容，全書特色鮮明、內容系統、實例豐富，力求從實用的角度為讀者呈現視覺目標檢測與識別的方法創新、技術實現、實驗驗證和套用開發的完整流程。
目錄
第一章 目標檢測和識別方法概論 1
1.1 目標檢測方法國內外研究現狀 1
1.1.1 傳統的目標檢測方法研究現狀 1
1.1.2 基於卷積神經網路的目標檢測方法研究現狀 2
1.2 目標識別方法國內外研究現狀 4
1.2.1 傳統的目標識別方法研究現狀 4
1.2.2 基於卷積神經網路的目標識別方法研究現狀 5
1.3 目標檢測和識別套用前景 5
第二章 基於統計特徵的人體目標檢測方法 7
2.1 基於膚色的尺度自適應人臉檢測 7
2.1.1 視頻圖像預處理 7
2.1.2 人臉檢測算法 9
2.1.3 基於人臉膚色統計的坐姿監測 17
2.2 人體疲勞狀態監測方法 19
2.2.1 基於融合邊緣的打哈欠判別 20
2.2.2 人眼與瞳孔檢測及閉眼判別 26
2.2.3 輔助駕駛系統中頭部狀態與疲勞監測 29
2.2.4 實驗結果與分析 35
2.3 基於稀疏表示的兩級級聯快速行人檢測 38
2.3.1 HOG特徵和V_edge_sym特徵 39
2.3.2 第一級分類算法 43
2.3.3 第二級分類算法 44
2.3.4 實驗結果與分析 48
第三章 基於統計特徵的人體目標識別方法 53
3.1 基於稀疏表示的靜態人臉識別 53
3.1.1 基於稀疏表示的人臉識別方法的基本原理 53
3.1.2 基於GLC-KSVD的稀疏表示人臉識別算法 54
3.1.3 融合特徵結合子模字典學習的稀疏表示人臉識別算法 62
3.2 基於主動紅外視頻的活體人臉識別 69
3.2.1 系統概述 69
3.2.2 疊代二次幀差模型 70
3.2.3 PCA預訓練特徵模型 72
3.2.4 最近鄰餘弦相似度分類器 73
3.2.5 實驗結果及分析 73
第四章 基於深度學習的人體目標檢測方法 79
4.1 研究背景與意義 79
4.2 基於深度學習的人體目標檢測研究歷史 80
4.3 常用公開目標檢測資料庫 82
4.4 基於深度學習的目標檢測模型簡介 82
4.4.1 人工神經網路算法原理 83
4.4.2 卷積神經網路基礎 86
4.4.3 基於回歸的目標檢測 89
4.4.4 基於候選區域的目標檢測 91
4.5 基於MS+KCF的快速人臉檢測 95
4.5.1 系統總體流程 96
4.5.2 MobileNet-SSD網路相關原理 96
4.5.3 KCF算法原理 102
4.5.4 實驗結果及分析 103
第五章 基於深度學習的人體目標識別方法 108
5.1 基於深度學習的人臉表情識別 108
5.1.1 一種基於深度學習的人臉表情識別算法 108
5.1.2 人臉身份保持表情不變性特徵研究 114
5.2 基於多尺度核特徵卷積神經網路的實時人臉表情識別 119
5.2.1 實時人臉表情識別系統概述 120
5.2.2 快速穩定的人臉檢測 120
5.2.3 多尺度核特徵人臉表情識別網路 122
5.2.4 實驗結果及分析 125
5.3 基於深度學習的行人重識別 129
5.3.1 行人重識別概述 129
5.3.2 結合全局與局部特徵的行人重識別方法 133
第六章 深度學習平台 145
6.1 深度學習框架 145
6.1.1 Caffe框架 145
6.1.2 TensorFlow框架 145
6.1.3 MXNet框架 145
6.1.4 Keras框架 146
6.2 深度學習平台搭建 146
6.2.1 Ubuntu16.04(隨身碟引導安裝) 146
6.2.2 安裝搜狗拼音 147
6.2.3 安裝NVIDIA驅動 147
6.2.4 安裝CUDA9.0+cuDNN7.1.4+Tensorflow1.8.0+Python3.5 149
6.2.5 安裝PyCharm+配置Python3.5+安裝OpenCV3.2 153
第七章 綜合套用與分析 156
7.1 近紅外活體人臉檢測系統 156
7.1.1 系統平台搭建 156
7.1.2 系統運行過程 157
7.1.3 系統測試結果 157
7.2 人體疲勞狀態監測系統 157
7.2.1 系統平台搭建 158
7.2.2 系統運行過程 158
7.2.3 系統測試結果 158
7.3 智慧型情緒監控輔助駕駛系統 159
7.3.1 系統平台搭建 160
7.3.2 系統運行過程 161
7.3.3 系統測試結果 161
參考文獻 164
