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內(nèi)容簡介

　　《二維及三維人臉識別技術(shù)》主要介紹二維和三維人臉識別中涉及到的基本概念及識別算法。介紹了人臉識別的概念、應(yīng)用領(lǐng)域以及國內(nèi)外公用的二維人臉圖像數(shù)據(jù)庫，并論述了二維人臉識別的預(yù)處理方法，著重對二維人臉識別中常用到的方法作了詳細(xì)論述，如基于特征臉的方法，基于彈性匹配的方法，基于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(yù)處理，并對三維人臉重建中常用到的方法作了論述，如基于三維可變形人頭模型的方法，基于三維通用人頭模型的人臉重建等，并介紹了常用的三維人臉識別方法?！抖S及三維人臉識別技術(shù)》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(tài)，從而對于人臉識別技術(shù)有比較全面的認(rèn)識和把握?！抖S及三維人臉識別技術(shù)》可作為計算機(jī)或電子信息專業(yè)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(guān)領(lǐng)域研究的科技人員、工程技術(shù)人員參考。

作者簡介

暫缺《二維及三維人臉識別技術(shù)》作者簡介

圖書目錄

第一章　緒論
1．1 生物特征識別技術(shù)
1．2 人臉識別概述
1．3 人臉識別的應(yīng)用領(lǐng)域
1．4 國內(nèi)外公用二維人臉圖像數(shù)據(jù)庫
第二章　二維人臉圖像的預(yù)處理
2．1 去噪
2．2 灰度預(yù)處理
2．3 角度預(yù)處理
2．4 尺度預(yù)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(yù)估
2．4．3 人眼分割閥值區(qū)間的估計及精確定位
第三章　二維人臉識別方法
3．1 基于幾何特征的方法
3．1．1 正面識別
3．1．2 側(cè)影識別
3．2 基于特征臉的方法
3．3 基于彈性匹配的方法
3．3．1 彈性匹配法介紹
3．3．2 特征矢量的抽取
3．3．3 匹配過程
3．3．4 彈性匹配法的優(yōu)缺點及改進(jìn)方法
3．4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法
3．4．1 BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
3．4．2 BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則
3．4．3 用BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對人臉特征進(jìn)行分類
3．5 基于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 基于一維HMM的人臉識別方法
3．5．3 基于偽二維HMM的人臉識別方法
3．6 基于支持向量機(jī)的方法
3．6．1 支持向量機(jī)簡介
3．6．2 支持向量機(jī)的訓(xùn)練算法
3．6．3 用于多類分類的支持向量機(jī)
3．7 基于分形編碼的方法
3．7．1 基于對稱性與方差的人臉圖像壓縮算法
3．7．2 基于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(shù)
4．3 三維人臉庫
4．4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
第五章　三維人臉圖像的預(yù)處理
5．1 歸一化處理
5．2 特征點檢測
第六章　三維人臉重建
6．1 基于三維可變形人頭模型的人臉重建
6．2 基于三維通用人頭模型的人臉重建
6．3 基于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 基于曲率的方法
7．2 基于模型擬合及合成的方法
7．3 基于形狀表征的方法