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- 出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2018年2月1日)
- 丛书名: 机器视觉与类脑智能
- 平装: 280页
- 语种： 简体中文
- 开本: 16
- ISBN: 7121335735, 9787121335730
- 条形码: 9787121335730
- 商品尺寸: 23.2 x 18.4 x 1.6 cm
- 商品重量: 540 g
- 品牌: 小猛犸
- ASIN: B07989QN43
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作者简介
王文峰，中国科学院西部之光学者、哈工大机器人（合肥）国际创新研究院类脑智能研究中心学术主任、中国自动化学会认知计算与系统专委会委员、中国人工智能学会认知系统与信息处理专委会委员、IEEE及Springer旗下多个国际会议委员及分会场主席、多个SCI期刊审稿专家、国家自然科学基金项目评审专家、DLG联合发起人。
李大湘，西安邮电大学通信与信息工程学院信号与信息处理专业硕士生导师，主要研究领域为机器学习、计算机视觉与视频图像语义分析，并且在电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室从事刑侦视频图像处理与分析的算法研究，以及监控视频中的人脸检测、识别算法研究与系统开发。
王栋，毕业于清华大学物理电子学专业，现为硕士研究生导师、中国科学院研究员、物联网产学研国际联盟主席、移动谷物联网实验室主任、美国斯坦福大学访问学者和特聘研究员，专注于脑机交互与类脑智能研究。
王庆香，广州中医药大学医学信息工程学院副教授、青年科技标兵。主要研究方向包括生物医学信号采集与处理、模式识别与智能系统、医学图像处理、人工智能等，担任《计算机组成原理》《数字信号处理器及应用》等专业课程教学，主编教材1部，成功开发了一系列图像处理与专家系统软件。
郭裕兰，国防科技大学电子科学学院讲师、RoPS特征（旋转投影统计特征）算法的创立者、中国人工智能学会优秀博士学位论文获得者、AAAI等多个国际会议的程序委员会委员、TPAMI等30余个国际期刊的审稿专家。研究方向为三维视觉与模式识别，已在TPAMI和IJCV等期刊及会议上发表学术论文50余篇，合作出版专著1部。
DLG-深度学习研究组，由人工智能、机器人领域的学者和机器学习爱好者组建而成，作为本书第三副主编的成员有（按姓氏拼音顺序）：邓向阳（中国人民解放军海军航空大学）、郭靓（深圳市欣旺达电子股份有限公司）、何姣姣（昆明理工大学）、洪宇（合肥工业大学）、刘庆昌（在俄罗斯留学）、刘帅奇（河北大学）、马海菲（广东科技学院）、马亚坤（上海安翰医疗技术有限公司）、邵永胜（西安交通大学）、盛志强（合肥工业大学）、王经纬（在炼数成金学习）、王平（南京航空航天大学）、吴大刚（在美国留学）、伍鹏（长江大学）、谢中华（天津科技大学）、余维（湖北科技学院）、杨波（杭州晟元数据安全技术股份有限公司）、曾凡玉（电子科技大学）、张锋（电子科技大学）、邹辉（华侨大学）。
目录
第1章 图像轮廓提取及人脸检测 1
1.1 第1阶段：入门 2
1.1.1 轮廓提取问题 2
1.1.2 轮廓提取函数 3
1.1.3 数学形态学运算 8
1.2 第2阶段：进阶 13
1.2.1 边缘检测算子 13
1.2.2 haar-like特征 23
1.3 第3阶段：实战 27
1.3.1 肤色概率建模 27
1.3.2 人脸检测实战 32
第2章 图像边界显示及人脸对齐 41
2.1 第1阶段：入门 42
2.1.1 边界显示问题 42
2.1.2 边界显示函数 43
2.2 第2阶段：进阶 55
2.2.1 图像边界处理 55
2.2.2 区域属性度量 63
2.3 第3阶段：实战 68
2.3.1 空间几何变换 68
2.3.2 人脸对齐原理 70
2.3.3 人脸对齐实战 77
第3章 图像采样编码及人脸重构 85
3.1 第1阶段：入门 86
3.1.1 采样编码问题 86
3.1.2 采样编码函数 87
3.2 第2阶段：进阶 103
3.2.1 人脸图像采样 103
3.2.2 人脸模板生成 115
3.3 第3阶段：实战 119
3.3.1 数据库初始化 119
3.3.2 遮挡区域验证 125
3.3.3 人脸重构实战 132
第4章 视频图像转换及人脸跟踪 140
4.1 第1阶段：入门 141
4.1.1 视频转换问题 141
4.1.2 视频转换函数 142
4.2 第2阶段：进阶 155
4.2.1 视频压缩感知 155
4.2.2 视频压缩跟踪 165
4.3 第3阶段：实战 167
4.3.1 混编环境配置 167
4.3.2 C++文件编译 169
4.3.3 人脸跟踪实战 176
第5章 类脑视觉认知及人脸识别 197
5.1 第1阶段：入门 198
5.1.1 类脑认知问题 198
5.1.2 类脑认知函数 200
5.2 第2阶段：进阶 214
5.2.1 类脑视觉认知 214
5.2.2 类脑特征计算 217
5.2.3 类脑特征学习 224
5.3 第3阶段：实战 232
5.3.1 深度学习实战 232
5.3.2 宽度学习实战 246
5.3.3 人脸识别实战 255
序言
本书旨在介绍人脸识别应用中的关键技术问题，并与作者主持和参与的中国科学院西部之光项目（XBBS-2014-16）、国家自然科学基金项目（61602499）和国家千人计划项目（Y474161）等的研究积累相结合，深入浅出、循序渐进地解析MATLAB人脸识别中的算法思想、识别原理与高级编程技巧，力图使读者具备大规模编程所需的技术模块设计和集成开发能力，并能基于本书所讲解的MATLAB人脸识别算法设计思想、图形用户界面设计与调试等内容，更深刻地理解真实场景下的人脸识别技术体系。