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【二手正版】深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战言有三 9787111660255 机械工业出版社

二手正版教材欢迎同学们选购

28.8 2.4折 119 九品

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湖南长沙

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作者言有三

出版社机械工业出版社

ISBN9787111660255

出版时间2020-07

装帧平装

开本16开

定价119元

货号9787111660255

上书时间2024-12-25

思源汇书店

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商品详情

品相描述：九品

商品描述: 作者简介
言有三，真名龙鹏。2012年本科毕业于华中科技大学，后保研至中国科学院并于2015年毕业。先后在奇虎360人工智能研究院和陌陌深度学习实验室从事与计算机视觉相关的工作，积累了丰富的传统图像处理算法和深度学习项目实战经验。运营微信公众号“有三AI”，内容覆盖深度学习的理论、实战经验、开源框架、模型架构，以及深度学习在各应用领域的技术分析，还提供靠前外AI研究院的核心技术报导及AI工程师成长路线的完整规划。在知乎上开设专栏《有三AI学院》和其他子方向专栏。在GitChat和网易云课堂上开设若干图文和视频课程。

目录
前言
章  人脸图像与特征基础
  1.1  人脸图像基础
    1.1.1  人脸图像的特点
    1.1.2  人脸图像的应用
  1.2  人脸特征基础
    1.2.1  几何特征
    1.2.2  颜（肤）色特征
    1.2.3  纹理特征
  1.3  人脸图像工程常用的机器学习算法
    1.3.1  SVM简介
    1.3.2  AdaBoost简介
第2章  深度学习基础
  2.1  神经网络
    2.1.1  神经元模型
    2.1.2  感知机
    2.1.3  BP算法
  2.2  卷积神经网络基础
    2.2.1  卷积操作
    2.2.2  反卷积操作
    2.2.3  卷积神经网络的基本概念
    2.2.4  卷积神经网络的核心思想
    2.2.5  卷积神经网络基本结构配置
  2.3  深度学习优化基础
    2.3.1  激活模型与常用激活函数
    2.3.2  参数初始化方法
    2.3.3  归一化方法
    2.3.4  池化
    2.3.5  最优化方法
    2.3.6  学习率策略
    2.3.7  正则化方法
  2.4  深度学习主流开源框架介绍
    2.4.1  Caffe简介
    2.4.2  TensorFlow简介
    2.4.3  PyTorch简介
    2.4.4  Theano简介
    2.4.5  Keras简介
    2.4.6  MXNet简介
    2.4.7  Chainer简介
  参考文献
第3章  人脸数据集
  3.1  人脸检测数据集
    3.1.1  通用人脸检测数据集
    3.1.2  复杂人脸检测数据集
  3.2  关键点检测数据集
  3.3  人脸识别数据集
    3.3.1  人脸识别图像数据集
    3.3.2  人脸识别视频数据集
    3.3.3  三维人脸识别数据集
    3.3.4  人脸识别其他数据集
  3.4  人脸属性分析数据集
    3.4.1  通用人脸属性分析数据集
    3.4.2  人脸表情数据集
    3.4.3  人脸年龄与性别数据集
    3.4.4  人脸分割数据集
    3.4.5  人脸颜值数据集
    3.4.6  人脸妆造数据集
  3.5  人脸姿态与3D数据集
    3.5.1  人脸姿态数据集
    3.5.2  人脸三维重建数据集
  3.6  人脸活体与伪造数据集
    3.6.1  人脸活体数据集
    3.6.2  人脸伪造数据集
  3.7  人脸风格化数据集
第4章  人脸检测
  4.1  目标检测基础
    4.1.1  目标检测基本流程
  ……
第5章  人脸关键点检测
第6章  人脸识别
第7章  人脸属性识别
第8章  人脸属性分割
第9章  人脸美颜与美妆
0章  人脸三维重建
1章  人脸属性编辑

内容摘要
    本书由浅入深、全面系统地介绍人脸图像的各个研究方向和应用场景，包括但不限于基于深度学习的各个方向的核心技术。本书理论体系完备，讲解时提供大量实例，可供读者实战演练。本书涵盖的内容很好广泛，从基本的人脸数据集发展历史和人脸检测开始，分别讲述在此基础上进行的人脸图像处理的相关技术与应用，涉及身份识别、安全认证、人机交互和娱乐社交等领域。
    本书共11章，涵盖的主要内容有人脸图像与特征基础、深度学习基础、人脸数据集、人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别、人脸属性识别、人脸属性分割、人脸美颜与美妆、人脸三维重建及人脸属性编辑。
    本书适合计算机视觉领域的初学者及所有在人脸图像算法领域想要有所提高的工程技术人员、学生及教职工阅读。读者既可以将本书作为核心算法书籍学习理论知识，也可以将本书作为工程参考手册查阅相关技术。