基本信息
作 者：馬燕，李順寶 著 叢 書 名：出 版 社：百家出版社ISBN：9787807036661 出版時間：2007-08-01 版 次：1 頁 數：142 裝 幀：平裝 開 本：32開 所屬分類：圖書 > 計算機與網際網路 > 人工智慧
內容簡介
《二維及三維人臉識別技術》介紹了人臉識別的概念、套用領域以及國內外公用的二維人臉圖像資料庫，並論述了二維人臉識別的預處理方法，著重對二維人臉識別中常用到的方法作了詳細論述，如基於特徵臉的方法，基於彈性匹配的方法，基於隱馬爾可夫模型的方法等，在三維人臉識別中，分別介紹了三維人臉識別的概念、難點以及三維人臉庫，同時，也討論了三維人臉圖像的預處理，並對三維人臉重建中常用到的方法作了論述，如基於三維可變形人頭模型的方法，基於三維通用人頭模型的人臉重建等，並介紹了常用的三維人臉識別方法。
《二維及三維人臉識別技術》的目的是為了讓讀者了解二、三維人臉識別中的基本方法及前沿動態，從而對於人臉識別技術有比較全面的認識和把握。《二維及三維人臉識別技術》可作為計算機或電子信息專業高年級本科生、研究生及教師的教材和參考書，也可供從事相關領域研究的科技人員、工程技術人員參考。
目錄
第一章 緒論
1.1 生物特徵識別技術
1.2 人臉識別概述
1.3 人臉識別的套用領域
1.4 國內外公用二維人臉圖像資料庫
第二章 二維人臉圖像的預處理
2.1 去噪
2.2 灰度預處理
2.3 角度預處理
2.4 尺度預處理
2.4.1 人臉左右邊界的確定
2.4.2 人眼水平位置的預估
2.4.3 人眼分割閥值區間的估計及精確定位
第三章 二維人臉識別方法
3.1 基於幾何特徵的方法
3.1.1 正面識別
3.1.2 側影識別
3.2 基於特徵臉的方法
3.3 基於彈性匹配的方法
3.3.1 彈性匹配法介紹
3.3.2 特徵矢量的抽取
3.3.3 匹配過程
3.3.4 彈性匹配法的優缺點及改進方法
3.4 基於神經網路的方法
3.4.1 BP神經元網路結構
3.4.2 BP神經元網路學習規則
3.4.3 用BP神經元網路對人臉特徵進行分類
3.5 基於隱馬爾可夫模型的方法
3.5.1 隱馬爾可夫模型(HMM)概述
3.5.2 基於一維HMM的人臉識別方法
3.5.3 基於偽二維HMM的人臉識別方法
3.6 基於支持向量機的方法
3.6.1 支持向量機簡介
3.6.2 支持向量機的訓練算法
3.6.3 用於多類分類的支持向量機
3.7 基於分形編碼的方法
3.7.1 基於對稱性與方差的人臉圖像壓縮算法
3.7.2 基於分形碼的人臉識別算法
第四章 三維人臉識別
4.1 人臉識別從二維到三維
4.2 三維人臉獲取技術
4.3 三維人臉庫
4.4 國內外研究現狀
第五章 三維人臉圖像的預處理
5.1 歸一化處理
5.2 特徵點檢測
第六章 三維人臉重建
6.1 基於三維可變形人頭模型的人臉重建
6.2 基於三維通用人頭模型的人臉重建
6.3 基於多幅深度圖合成的人臉重建
第七章 三維人臉識別方法
7.1 基於曲率的方法
7.2 基於模型擬合及合成的方法
7.3 基於形狀表征的方法
