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  • 人工智能(人脸识别与搜索)(精)
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人工智能(人脸识别与搜索)(精)

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作者张重生

出版社电子工业出版社

ISBN9787121383984

出版时间2019-04

装帧精装

开本16开

定价89元

货号9884143

上书时间2024-09-07

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品相描述：全新
商品描述
作者简介
张重生，男，博士，教授，硕士生导师，河南大学大数据研究中心、大数据团队带头人。研究领域为大数据分析、深度学习、数据挖掘、数据库、数据流(实时数据分析)。
  博士毕业于 INRIA,France(法国国家信息与自动化研究所)，获得优秀博士论文荣誉。2010年08月至2011年3月，在美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)，计算机系，师从著名的数据库专家Carlo Zaniolo教授，从事数据挖掘领域的合作研究。 2012-2013,挪威科技大学，ERCIM/Marie-Curie Fellow。

目录
第1章  人脸识别概述 1
11  广义的人脸识别的1:1、1:N和N:N比对计算模式 2
111  人脸验证——1:1相似度对比 3
112  人脸检索——1:N相似度比对 4
113  N:N人脸相似性计算 6
114  人脸检测、人脸识别、人脸检索与1:1、1:N、N:N
人脸相似度计算 6
12  人脸识别技术的应用场景 7
121  当前应用 8
122  未来应用 11
13  常用数据集介绍 12
131  人脸检测数据集 12
132  人脸识别数据集 14
133  人脸关键点定位数据集 15
134  其他数据集 16
本章参考文献 17

第2章  人脸检测技术的最新进展 19
21  Cascade CNN人脸检测算法 20
22  MTCNN人脸检测算法 24
23  Face R-CNN人脸检测算法 27
24  SSH人脸检测算法 28
25  DSFD人脸检测算法 32
26  本章小结 35
本章参考文献 36
第3章  人脸识别技术的最新进展 38
31  DeepID系列人脸识别算法 39
32  FaceNet人脸识别算法 41
33  ArcFace人脸识别算法 44
本章参考文献 47
第4章  人脸关键点定位技术的最新进展 49
41  Coarse-to-Fine CNN人脸关键点定位算法 50
42  TCDCN人脸关键点定位算法 51
43  SIR-LAN人脸关键点定位算法 52
44  SAN人脸关键点定位算法 54
45  WingLoss：人脸关键点定位算法的损失函数设计 55
本章参考文献 56
第5章  人脸检索技术的最新进展 57
51  人脸检索与人脸识别的相似之处与不同之处 57
52  人脸检索与图像检索的相似之处与不同之处 58
53  基于深度哈希的人脸检索算法 59
54  同时考虑哈希码损失和分类损失的图像检索技术 61
本章参考文献 63
第6章  经典的人脸检测算法 64
61  DPM人脸检测算法 65
611  DPM人脸检测算法原理 65
612  DPM人脸检测算法检测结果 70
62  LAEO人脸检测算法 71
621  LAEO人脸检测算法原理 71
622  LAEO人脸检测算法检测结果 74
63  Viola ＆ Jones人脸检测算法 75
631  Viola ＆ Jones人脸检测算法原理 75
632  Viola ＆ Jones人脸检测算法检测结果 78
本章参考文献 79
第7章  基于深度学习的人脸检测算法实践 82
71  CNN Facial Point Detection人脸检测算法 82
711  CNN Facial Point Detection人脸检测算法原理 83
712  CNN Facial Point Detection人脸检测算法检测结果 83
72  DDFD人脸检测算法 84
721  DDFD人脸检测算法原理 85
722  DDFD人脸检测算法检测结果 85
73  人脸检测算法融合 86
本章参考文献 88
第8章  基于Fast R-CNN的人脸检测实践 90
81  Fast R-CNN简介 90
82  Fast R-CNN的特点和结构 91
83  数据集的预处理 94
84  基于Fast R-CNN训练人脸检测模型 95
841  训练阶段 95
842  测试阶段 101
本章参考文献 105
第9章  基于HOG特征的人脸关键点定位实践 105
91  H-GBDT算法介绍 108
92  相关算法介绍 111
921  GBDT算法介绍 111
922  HOG特征介绍 113
93  H-GBDT人脸关键点定位算法设计 114
94  实验设计 115
941  数据集 115
942  SO-RF算法和Face++人脸识别系统 117
943  实验结果比较 118
95  本章小结 125
本章参考文献 126
第10章  人脸识别实践 125
101  DeepID算法 131
1011  DeepID算法的原理 132
1012  DeepID算法实现 133
1013  DeepID算法结果 146
102  VGG Face Descriptor算法 148
1021  VGG Face Descriptor算法原理 148
1022  VGG Face Descriptor算法实现 150
1023  VGG Face Descriptor算法结果 152
103  3种经典的人脸识别算法 155
1031  EigenFaces算法 155
1032  FisherFaces算法 165
1033  LBP算法 174
104  人脸识别算法对比分析 179
105  本章小结 180
本章参考文献 181
第11章  人脸检索实践 177
111  人脸检索简介 185
112  计算人脸相似度的方法 186
1121  欧氏距离 186
1122  余弦相似度 188
113  图像快速查找算法 189
114  评价人脸检索结果的标准 190
115  PHash算法 190
1151  PHash算法原理 190
1152  PHash算法实现 191
1153  PHash算法的实验数据、实验结果及其分析 193
116  DHash算法 194
1161  DHash算法原理 195
1162  DHash算法实现 195
1163  Dhash算法的实验数据、实验结果及其分析 197
117  PCA算法 198
1171  PCA算法原理 198
1172  PCA算法实现 200
1173  PCA算法的实验数据、实验结果及其分析 203
118  BoF-SIFT算法 204
1181  BoF-SIFT算法原理 205
1182  BoF-SIFT算法实现 205
1183  BoF-SIFT算法的实验数据、实验结果及其分析 213
119  用于图像快速检索的KD-Tree索引 215
1191  FLANN算法的使用 215
1192  KD-Tree的创建与查询处理 215
1193  FLANN中KD-Tree算法的实现 217
1194  FLANN算法的实验数据、实验结果及其分析 219
1110  Gabor算法 220
11101  Gabor算法原理 220
11102  Gabor算法实现 223
11103  Gabor算法的实验数据、实验结果及其分析 229
1111  HOG 231
11111  HOG原理 231
11112  HOG实现 232
11113  HOG的实验数据、实验结果及其分析 234
1112  基于DeepID的人脸检索 236
11121  DeepID方法 236
11122  神经网络结构介绍 236
11123  DeepID算法的实验数据、实验结果及其分析 237
1113  哈希方法和深度哈希方法 238
本章参考文献 240
第12章  人脸检测商业软件及其应用示例 232
121  VeriLook 241
122  Face++ 247
123  各种算法的对比分析 250
124  视频中的人脸检测与追踪 253
本章参考文献 257

第13章  GAN与人脸生成 248
131  DCGAN 259
1311  DCGAN原理 259
1312  DCGAN判别器和生成器的优化过程 262
1313  DCGAN训练流程 263
1314  实验结果 269
132  BEGAN 270
1321  网络模型结构 273
1322  BEGAN判别器和生成器优化过程 275
1323  BEGAN训练流程 277
1324  实验结果 286
本章参考文献 288
后记 275

内容摘要
人脸识别是当今的热门应用领域和研发方向，在安防、金融、公共服务等领域具有十分广泛的应用。本书全面、系统地介绍“刷脸”背后的技术，包括人脸检测、人脸识别、人脸关键点定位、人脸检索相关的算法和实现技术。另外，本书还囊括了前沿的、基于深度学习的人脸识别技术（2014―2020年）。本书讲解的算法具有前沿性和实用性。通过本书学习，学习人员能够在3～5个月内系统地了解、掌握人脸检测、人脸识别、人脸关键点定位、人脸检索的算法原理与实战技术。本书内容新颖、技术前沿、层次清晰，适合高校教师、研究生、工程师和人脸识别爱好者使用。

精彩内容
人脸识别是当今的热门应用领域和研发方向，在安防、金融、公共服务等领域具有十分广泛的应用。本书全面、系统地介绍“刷脸”背后的技术，包括人脸检测、人脸识别、人脸关键点定位、人脸检索相关的算法和实现技术。另外，本书还囊括了前沿的、基于深度学习的人脸识别技术(2014—2020年)。本书讲解的算法具有前沿性和实用性。通过本书学习，学习人员能够在3～5个月内系统地了解、掌握人脸检测、人脸识别、人脸关键点定位、人脸检索的算法原理与实战技术。本书内容新颖、技术前沿、层次清晰，适合高校教师、研究生、工程师和人脸识别爱好者使用。

媒体评论
详解前沿人脸识别算法(2014-2020年)，实战人脸检测、人脸识别、人脸检索、人脸生产应用

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