基於真實測量三維人臉的識別技術研究

內容簡介

本書主要對三維人臉識別中涉及的若干關鍵問題進行了深入的探討與研究。

書中首先介紹了人臉識別的概念、套用領域、實用價值，論述了二維人臉識別關鍵的預處理方法，如基於二維人臉的特徵點定位方法，並著重介紹了基於改進級聯形狀回歸的多視角二維人臉特徵點定位方法。接著對幾種常見人臉姿態估計方法做了詳細的論述，如基於改進的隨機森林、基於稠密多變數標籤分布和深度卷積神經網路學習的方法等。最後在三維人臉識別的內容中，分別介紹了三維人臉識別的概念、難點以及三維人臉測量的基本原理，同時也討論了三維人臉圖像的預處理，並對基於真實測量三維人臉識別中常用的方法做了論述，如基於三維人臉模型輔助的姿態魯棒的二維人臉識別方法和表情魯棒的三維人臉識別方法，並在幾個常見的三維人臉資料庫上進行了評估。

本書可作為計算機或電子信息專業高年級本科生、研究生的教科書及教師的參考用書，也可供從事相關領域研究的科技人員、工程技術人員參考使用。

圖書目錄

第1章緒論

1.1 人臉識別研究的背景

1.2 人臉識別研究的意義

1.3 二維人臉識別存在的困難與挑戰

1.4 三維人臉識別方法綜述

1.5 三維人臉識別存在的困難與挑戰

1.6 三維人臉測量的基本原理

1.6.1 平視雙目立體視覺系統

1.6.2 立體視差原理

1.6.3 極線約束

1.6.4 結構光

1.7 本書的主要工作與貢獻

參考文獻

第2章基於改進級聯形狀回歸的多視角二維人臉特徵點定位

2.1 問題的提出

2.2 前人相關工作

2.3 級聯形狀回歸算法描述

2.4 基於改進級聯形狀回歸的多視角二維人臉特徵點定位

2.4.1 對姿態變化的魯棒性

2.4.2 有效特徵提取

2.5 實驗結果與分析

2.5.1 AFLW資料庫上實驗結果

2.5.2 Color FERET資料庫上實驗結果

2.5.3 Multi—PIE資料庫上實驗結果

2.6 本章小結

參考文獻

第3章基於改進的隨機森林的人臉姿態估計

3.1 問題的提出

3.2 前人相關工作

3.2.1 隨機森林原理介紹

3.2.2 隨機森林用於人臉姿態估計

3.3 基於改進的隨機森林的人臉姿態估計

3.3.1 特徵加權

3.3.2 訓練隨機森林

3.3.3 生成樹評估與篩選

3.3.4 人臉姿態估計

3.4 實驗結果與分析

3.4.1 生成樹數量的選取

3.4.2 Pointing’04上的實驗結果

3.4.3 CAS—PEAL上的實驗結果

基於真實測量三維人臉的識別技術研究

基本介紹

內容簡介

圖書目錄

相關詞條

熱門詞條