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人脸识别原理与实战：以MATLAB为工具 PDF 下载
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资料简介：
人脸识别是当前科技领域的高精尖技术。本书作为人脸识别技术的入门指南，在内容上尽可能涵盖了人脸识别的各个技术模块，并立足于作者在中国科学院、985工程大学国家重点实验室从事视频识别与智能监控项目开发的研究积累及实战体验，分享了作者对人脸识别算法设计的一些亲身感触和认识。本书以问题为导向，将对人脸识别技术的研究与应用划分为入门、进阶和实战这三个阶段，层层拔高，完整再现了作者在人脸识别技术摸索阶段的一些简单尝试和心得体会，同时讲解了一些比较前沿的识别算法，并分享了作者对其算法思想的理解和体验，以及作者在技术开发实战阶段的感触和认识，涉及人脸识别系统设计、图像用户界面设计等内容。本书包含的所有案例均配有详细的代码注释，有助于读者深入理解人脸识别算法的设计思想，以具备大规模编程所需的技术模块设计和集成开发能力。 本书内容通俗易懂，适用于对人脸识别感兴趣但缺少专业基础和编程基础的读者。无论是对人脸识别技术感兴趣的技术人员，还是正在相关领域进行学习的大学生，都可以通过本书，轻松实现从零到进阶再到实战的技术成长，并体验阅读的乐趣！
资料目录：
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 |
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