人脸识别算法、优化与信息安全
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四川成都
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作者王蒙,刘庆庆 编
出版社清华大学出版社
ISBN9787302620099
出版时间2022-12
装帧平装
开本32开
定价79.8元
货号1202796423
上书时间2024-12-02
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目录
第1章 人工智能和信息安全概述1
1.1以人脸识别为主体的用户信息网络安全技术1
1.1.1人脸识别技术的引入2
1.1.2人脸识别技术的发展史5
1.1.3用户信息网络安全性12
1.2机器学习与人工智能、数据挖掘和网络安全的融合16
1.2.1机器学习与人工智能16
1.2.2机器学习与数据挖掘17
1.2.3机器学习与网络安全18
1.3机器学习和信息安全发展趋势20
1.4本章小结22
第2章 挖掘用户可辨识信息的方法23
2.1稀疏表示23
2.2协同表示26
2.3核稀疏表示和核协同表示27
2.4稀疏字典学习29
2.5深度学习31
2.5.1深度学习的模型31
2.5.2多层感知机33
2.5.3激活函数和损失函数35
2.5.4优化算法38
2.5.5卷积神经网络40
2.6本章小结42
第3章 非约束性用户的识别方法43
3.1非约束性人脸识别问题43
3.2相关工作的回顾46
3.2.1鲁棒稀疏表示46
3.2.2鲁棒稀疏编码算法47
3.3可变遮挡探测和迭代恢复稀疏表示模型47
3.3.1VOD过程49
3.3.2IR过程50
3.3.3VOD&IR算法描述50
3.4实验结果及分析52
3.4.1参数设置52
3.4.2模拟块遮挡53
3.4.3AR人脸数据库的真实遮挡58
3.4.4可变遮挡地图准确性评估62
3.5本章小结63
第4章 小样本用户的识别方法65
4.1小样本用户识别问题65
4.2样本组错位原子字典联合核协同表示分类模型67
4.2.1仿射变换原理68
4.2.2样本组错位原子字典69
4.2.3联合核协同表示模型70
4.3实验结果及分析71
4.3.1GeorgiaTech人脸数据库72
4.3.2LabeledFacesintheWild人脸数据库74
4.3.3Caltech人脸数据库75
4.3.4相似方法的比较77
4.3.5样本组错位原子方案的评估78
4.4本章小结80
第5章 代价敏感人脸认证安全体系81
5.1代价敏感人脸识别问题81
5.2基于高斯相似性关系的加权二重字典83
5.2.1高斯加权稀疏表示算法83
5.2.2浅层全局加权二重字典的建立84
5.3基于限定的表情动作模式的代价敏感人脸认证模型85
5.3.1CSFV_LEP模型的原理85
5.3.2CSFV_LEP算法描述87
5.3.3CSFV_LEP算法复杂度分析89
5.4实验结果及分析89
5.4.1参数设置89
5.4.2模型的安全和实用性能分析91
5.5本章小结99
第6章快速人脸识别的流形正则化方法101
6.1快速人脸识别问题101
6.2核协同流形正则化模型103
6.3实验仿真及结果分析105
6.3.1参数设置105
6.3.2ExtendedYaleB人脸数据库上的人脸识别实验105
6.3.3AR人脸数据库上的人脸识别实验110
6.3.4FERET人脸数据库上的人脸识别实验112
6.3.5Lab2人脸数据库上的人脸识别实验114
6.3.6参数的影响116
6.4本章小结119
第7章分层建模大规模人脸认证方法121
7.1大规模人脸识别问题121
7.2深度学习框架123
7.2.1卷积神经网络123
7.2.2经典的卷积神经网络结构124
7.2.3迁移学习126
7.3深层局部字典的建立128
7.4联合加权核协同表示130
7.5部分实验结果131
7.5.1CMU-PIE人脸数据库上的人脸识别实验131
7.5.2CMU-PIE人脸数据库上的加噪遮挡人脸识别实验132
7.5.3LFW人脸数据库上的无遮挡人脸识别实验133
7.5.4LFW人脸数据库上的同源遮挡人脸识别实验134
7.6本章小结135
第8章提升用户信息网络安全性的方法137
8.1以人脸识别为主体的信息安全系统137
8.2用户信息网络安全的保护方法141
8.3大数据环境下提升用户信息安全性的建议144
8.4本章小结148
第9章 用户信息网络安全的未来149
9.1用户信息资源的多元化趋势149
9.1.1用户信息资源的多样性150
9.1.2用户信息需求的差异性155
9.2网络信息资源及其共享与保密157
9.2.1网络信息资源157
9.2.2网络信息资源的共享与保密159
9.3用户信息网络安全技术的发展前景161
9.4本章小结164
参考文献167
附录A 缩略语175
内容摘要
本书全面、系统地阐述以人脸识别为代表的信息安全技术，可以降低用户数据信息安全风险。本书主要内容包括人工智能和信息安全概述，挖掘人脸可辨识信息的关键技术，非约束人脸识别、小样本人脸识别、代价敏感人脸、快速正则化联合分类等问题的解决方案，深层局部字典和联合加权核稀疏分类器的构建方案，提升用户信息网络安全性的各种方案，用户信息网络安全的未来等。
本书条理清晰、逻辑性强、内容充实、涵盖范围广，具有较强的学术性和实用性，可供广大人工智能初学者及相关专业的师生学习和参考。
主编推荐
《人脸识别算法、优化与信息安全》条理清晰、逻辑性强、内容充实、涵盖范围广，具有较强的学术性和实用
性。本书内容主要基于以人脸识别为主体的用户信息网络安全性研究，参考了大量
的有关文献，感谢本书中所参考和引用资料的有关机构与作者。如果有资料因疏忽
而未列出其出处，请原机构或作者及时告知，以便再版时增补。本书引用的部分资
料和图表主要用于知识内容的阐述与传授，无侵权意图，特此声明。
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