Python人臉識別：從入門到工程實踐

內容簡介

這是一本面向初學者的人臉識別工具書，不僅適合零基礎的讀者快速入門，而且適合有一定基礎的讀者迅速達到可以進行工程實踐的水平。

作者就職於某世界100強企業，在人臉識別方面積累了豐富的工程實踐經驗，本書不僅詳細介紹了機器學習、深度學習、計算機視覺、人臉識別等方面的原理、技術和算法，而且還通過相關的實戰案例講解了如何進行人臉識別方面的實踐，以及如何將做好的模型用於工程實踐中。同時，本書還提供了大量簡潔、精煉的代碼，能幫助讀者從零開始實現一個工程級別的人臉識別引擎。

全書一共8章：

第1章介紹了人臉識別的基礎和必備常識；

第2-4章詳細講解了與人臉識別相關的數學、機器學習、計算機視覺、OpenCV相關的基礎和算法；

第5章講解了深度學習的原理以及使用Keras實現深度學習模型的方法；

第6章介紹了常用的人臉識別算法；

第7~8章詳細講解了人臉識別引擎的實現方法以及如何將做好的模型進行工程化。

圖書目錄

前言

第1章　人臉識別入門1

　1.1　人臉識別概況1

1.1.1　何為人臉識別1

1.1.2　人臉識別的套用2

1.1.3　人臉識別的目標4

1.1.4　人臉識別的一般方法5

　1.2　人臉識別發展狀況8

1.2.1　人臉識別歷史沿革8

1.2.2　DT時代的呼喚10

1.2.3　計算機視覺的新起點10

　1.3　本章小結12

第2章　數學與機器學習基礎13

　2.1　矩陣13

2.1.1　矩陣的形式13

2.1.2　行列式14

2.1.3　轉置15

2.1.4　矩陣的一般運算15

　2.2　向量17

2.2.1　向量的形式18

2.2.2　向量的點乘18

2.2.3　向量的範數19

　2.3　距離度量19

2.3.1　歐式距離19

2.3.2　曼哈頓距離20

2.3.3　餘弦距離20

2.3.4　漢明距離21

　2.4　卷積22

2.4.1　一維卷積22

2.4.2　二維卷積23

　2.5　機器學習基礎25

2.5.1　機器學習類別25

2.5.2　分類算法26

　2.6　本章小結38

第3章　計算機視覺原理與套用39　

3.1　計算機視覺介紹39

　3.2　顏色模型40

3.2.1　彩色圖像40

3.2.2　灰度圖像與二值圖像42

　3.3　信號與噪聲44

3.3.1　信號44

3.3.2　噪聲45

　3.4　圖像濾波45

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