內容簡介
人臉檢測的研究具有重要的學術價值，人臉是一類具有相當複雜的細節變化的自然結構目標，對此類目標的挑戰性在於：人臉由於外貌、表情、膚色等不同，具有模式的可變性；一般意義下的人臉上，可能存在眼鏡、鬍鬚等附屬物；作為三維物體的人臉影像不可避免地受由光照產生的陰影的影響。因此，如果能夠找到解決這些問題的方法，成功地構造出人臉檢測系統，將為解決其他類似的複雜模式的檢測問題提供重要的啟示。本書對人臉檢測的基本問題、研究思路和方法、經典的算法和技術全方位地做了深入系統的介紹，著重介紹了作者在利用活動輪廓模型方法進行人臉檢測方面的一些研究成果，指出了該領域的未來發展方向。可作為高等學校有關專業的研究生、高年級本科生、研究院所和有關單位廣大科技工作者和工程技術人員的參考書。
本書首先對人臉檢測的基本問題、研究思路和方法、經典的算法和技術全方位地做了深入系統的介紹，然後著重介紹了作者在利用活動輪廓模型方法進行人臉檢測方面的一些研究成果，最後指出了該領域的未來發展方向。
本書可作為高等學校有關專業的研究生、高年級本科生、研究院所和有關單位廣大科技工作者和工程技術人員的參考書。
圖書目錄
1 人臉檢測概述
1.1 人臉檢測問題描述
1.2 人臉檢測的研究歷史與現狀
1.3 人臉檢測的套用
1.4 人臉檢測的有關產品介紹
1.5 人臉檢測算法的評價
2 基於特徵的人臉檢測方法
2.1 低層特徵分析方法
2.2 組群特徵分析方法
2.3 變形模型方法
2.4 小結
3 基於圖像的人臉檢測方法
3.1 線性子空間方法
3.2 神經網路方法
3.3 其他統計方法
3.4 小結
4 基於活動輪廓模型的單人臉檢測方法
4.1 活動輪廓模型簡介
4.2 基於梯度向量流的單人臉檢測方法
4.3 基於Chan-Vese模型的單人臉檢測方法
4.4 基於變形垂足曲線的單人臉檢測方法
4.5 三種模型方法比較
4.6 小結
5 基於活動輪廓模型的多人臉檢測方法
5.1 基於多相Chan-Vese模型的多人臉檢測方法
5.2 人臉數目已知時的多人臉檢測方法
5.3 小結
6 圖像序列中的人臉檢測與跟蹤
6.1 簡單背景下的人臉檢測與跟蹤
6.2 複雜背景下的人臉檢測與跟蹤
6.3 兩種方法比較
6.4 小結
7 總結與展望
附錄
A 色度空間
B 水平集方法快速數值算法
