人工智能 人脸识别与搜索9787121383984
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作者张重生
出版社电子工业出版社
ISBN9787121383984
出版时间2020-08
装帧平装
开本16开
定价89元
货号1308063947857445772
上书时间2024-12-23
商品详情
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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)，获得很好博士论文荣誉。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，师从有名的数据库专家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
章人脸识别概述1
1.1广义的人脸识别的1:1、1:N和N:N比对计算模式2
1.1.1人脸验证――1:1相似度对比3
1.1.2人脸检索――1:N相似度比对4
1.1.3N:N人脸相似性计算6
1.1.4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
1.2人脸识别技术的应用场景7
1.2.1当前应用8
1.2.2未来应用11
1.3常用数据集介绍12
1.3.1人脸检测数据集12
1.3.2人脸识别数据集14
1.3.3人脸关键点定位数据集15
1.3.4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
2.1CascadeCNN人脸检测算法20
2.2MTCNN人脸检测算法24
2.3FaceR-CNN人脸检测算法27
2.4SSH人脸检测算法28
2.5DSFD人脸检测算法32
2.6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
3.1DeepID系列人脸识别算法39
3.2FaceNet人脸识别算法41
3.3ArcFace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
4.1Coarse-to-FineCNN人脸关键点定位算法50
4.2TCDCN人脸关键点定位算法51
4.3SIR-LAN人脸关键点定位算法52
4.4SAN人脸关键点定位算法54
4.5WingLoss：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
5.1人脸检索与人脸识别的相似之处与不同之处57
5.2人脸检索与图像检索的相似之处与不同之处58
5.3基于深度哈希的人脸检索算法59
5.4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
6.1DPM人脸检测算法65
6.1.1DPM人脸检测算法原理65
6.1.2DPM人脸检测算法检测结果70
6.2LAEO人脸检测算法71
6.2.1LAEO人脸检测算法原理71
6.2.2LAEO人脸检测算法检测结果74
6.3Viola＆Jones人脸检测算法75
6.3.1Viola＆Jones人脸检测算法原理75
6.3.2Viola＆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
7.1CNNFaPointDetection人脸检测算法82
7.1.1CNNFaPointDetection人脸检测算法原理83
7.1.2CNNFaPointDetection人脸检测算法检测结果83
7.2DDFD人脸检测算法84
7.2.1DDFD人脸检测算法原理85
7.2.2DDFD人脸检测算法检测结果85
7.3人脸检测算法融合86
本章参考文献88
第8章基于FastR-CNN的人脸检测实践90
8.1FastR-CNN简介90
8.2FastR-CNN的特点和结构91
8.3数据集的预处理94
8.4基于FastR-CNN训练人脸检测模型95
8.4.1训练阶段95
8.4.2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
9.1H-GBDT算法介绍108
9.2相关算法介绍111
9.2.1GBDT算法介绍111
9.2.2HOG特征介绍113
9.3H-GBDT人脸关键点定位算法设计114
9.4实验设计115
9.4.1数据集115
9.4.2SO-RF算法和Face++人脸识别系统117
9.4.3实验结果比较118
9.5本章小结125
本章参考文献126
0章人脸识别实践125
10.1DeepID算法131
10.1.1DeepID算法的原理132
10.1.2DeepID算法实现133
10.1.3DeepID算法结果146
10.2VGGFaceDescriptor算法148
10.2.1VGGFaceDescriptor算法原理148
10.2.2VGGFaceDescriptor算法实现150
10.2.3VGGFaceDescriptor算法结果152
10.33种经典的人脸识别算法155
10.3.1EigenFaces算法155
10.3.2FisherFaces算法165
10.3.3LBP算法174
10.4人脸识别算法对比分析179
10.5本章小结180
本章参考文献181
1章人脸检索实践177
11.1人脸检索简介185
11.2计算人脸相似度的方法186
11.2.1欧氏距离186
11.2.2余弦相似度188
11.3图像快速查找算法189
11.4评价人脸检索结果的标准190
11.5PHash算法190
11.5.1PHash算法原理190
11.5.2PHash算法实现191
11.5.3PHash算法的实验数据、实验结果及其分析193
11.6DHash算法194
11.6.1DHash算法原理195
11.6.2DHash算法实现195
11.6.3Dhash算法的实验数据、实验结果及其分析197
11.7PCA算法198
11.7.1PCA算法原理198
11.7.2PCA算法实现200
11.7.3PCA算法的实验数据、实验结果及其分析203
11.8BoF-SIFT算法204
11.8.1BoF-SIFT算法原理205
11.8.2BoF-SIFT算法实现205
11.8.3BoF-SIFT算法的实验数据、实验结果及其分析213
11.9用于图像快速检索的KD-Tree索引215
11.9.1FLANN算法的使用215
11.9.2KD-Tree的创建与查询处理215
11.9.3FLANN中KD-Tree算法的实现217
11.9.4FLANN算法的实验数据、实验结果及其分析219
11.10Gabor算法220
11.10.1Gabor算法原理220
11.10.2Gabor算法实现223
11.10.3Gabor算法的实验数据、实验结果及其分析229
11.11HOG231
11.11.1HOG原理231
11.11.2HOG实现232
11.11.3HOG的实验数据、实验结果及其分析234
11.12基于DeepID的人脸检索236
11.12.1DeepID方法236
11.12.2神经网络结构介绍236
11.12.3DeepID算法的实验数据、实验结果及其分析237
11.13哈希方法和深度哈希方法238
本章参考文献240
2章人脸检测商业软件及其应用示例232
12.1VeriLook241
12.2Face++247
12.3各种算法的对比分析250
12.4视频中的人脸检测与追踪253
本章参考文献257
3章GAN与人脸生成248
13.1DCGAN259
13.1.1DCGAN原理259
13.1.2DCGAN判别器和生成器的优化过程262
13.1.3DCGAN训练流程263
13.1.4实验结果269
13.2BEGAN270
13.2.1网络模型结构273
13.2.2BEGAN判别器和生成器优化过程275
13.2.3BEGAN训练流程277
13.2.4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。
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