69嫖妓少妇一二三区无码,亚洲日韩三级片中文字幕,岛国av片免费看无码

內(nèi)容簡介

　　《人臉檢測與識別研究》共分九章。其中，第一章介紹了人臉檢測與識別研究的意義及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。第二章介紹了人臉檢測與識別過程中的預(yù)處理，包括人臉圖像去噪，人臉圖像增強，人臉圖像的二值化，人臉圖像的灰度化。第三章介紹了傳統(tǒng)方法使用的機器學(xué)習(xí)算法和聚類算法，并系統(tǒng)地介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組件和PSO算法。第四章針對粒子群算法的收斂性介紹了利用粒子群優(yōu)化LDA進(jìn)行人臉識別。第五章介紹了SSD人臉檢測模型。第六章介紹了改進(jìn)SSD的MDSSD算法，并進(jìn)一步對MDSSD模型進(jìn)行量化壓縮，提出MDSSD Lite模型；最后用改進(jìn)方法進(jìn)行人臉檢測。第七章介紹了一種基于膚色分割和模板匹配的人臉檢測與識別方法。第八章介紹了基于PSO-LDA的人臉識別算法。第九章對《人臉檢測與識別研究》所做的工作進(jìn)行總結(jié)，并指出了可以進(jìn)一步研究的方向?！度四槞z測與識別研究》著眼于人臉檢測與識別研究，涉及的研究內(nèi)容可以給圖像處理、特征提取、圖像檢測及識別、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的相關(guān)研究人員提供技術(shù)參考，也可作為高校研究生、本（專）科生行為識別教學(xué)方面的教材，還可作為有關(guān)技術(shù)人員的參考書籍。

作者簡介

　　王智文，男，1969年生，博士，教授，現(xiàn)在廣西科技大學(xué)工作。主要研究領(lǐng)域為機器學(xué)習(xí)與計算機視覺、移動目標(biāo)檢測與識別、人類行為識別、圖像處理及信息安全。主持國家自然科學(xué)基金項目3項，廣西自然科學(xué)基金重點項目1項，廣西自然科學(xué)基金項目2項，柳州市科技項目1項，廣西科技大學(xué)創(chuàng)新團(tuán)隊項目1項，廣西多源信息挖掘與安全重點實驗室開放性研究課題1項，參與國家自然科學(xué)基金項目及廣西自然科學(xué)基金項目等21項。在國內(nèi)外公開發(fā)表研究論文170多篇，其中被國際著名檢索工具SCI或EI收錄論文45篇。出版教材2部，并獲得2006-2008年廣西高等學(xué)校優(yōu)秀教材三等獎。申請發(fā)明專利46件，授權(quán)發(fā)明專利10件。出版專著3部。獲得柳州市優(yōu)秀論文二等獎4次，三等獎3次。獲得廣西壯族自治區(qū)教學(xué)成果獎一、二、三等獎各一次。

圖書目錄

第一章緒論
1．1 研究背景及意義
1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．3 本書主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點
1．4 本書組織結(jié)構(gòu)
第二章人臉圖像預(yù)處理
2．1 圖像去噪
2．2 人臉圖像灰度化
2．3 人臉圖像的二值化處理
2．4 人臉圖像增強
2．5 小結(jié)
第三章相關(guān)理論介紹
3．1 基于不同特征提取的人臉識別方法介紹
3．2 K-Means算法
3．3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
3．4 V-J人臉檢測算法簡介
3．5 FasterR-CNN簡介
3．6 小結(jié)
第四章基于粒子群線性判別分析法的人臉識別
4．1 線性判別分析法原理
4．2 粒子群優(yōu)化算法
4．3 基于粒子群優(yōu)化線性判別分析法的人臉識別
4．4 小結(jié)
第五章基于SSD的人臉檢測算法
5．1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
5．2 算法優(yōu)化方法
5．3 基于sDD算法的人臉檢測設(shè)計
5．3 小結(jié)
第六章基于MDSSD的人臉檢測算法
6．1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
6．2 基于MDSSD算法的人臉檢測設(shè)計
6．3 模型量化
6．4 人臉檢測與識別常用的實驗數(shù)據(jù)庫簡介
6．5 實驗結(jié)果分析與對比
6．6 評價指標(biāo)
6．7 實驗對比分析
6．8 小結(jié)
第七章基于膚色分割和模板匹配的人臉檢測與識別
7．1 基于高斯膚色模型的人臉膚色分割算法
7．2 基于膚色分割和模板匹配的人臉檢測
7．3 基于膚色分割和模板匹配的人臉識別
7．4 基于膚色分割和模板匹配的人臉檢測與識別結(jié)果及分析
7．5 小結(jié)
第八章基于粒子群優(yōu)化的線性判別分析法的人臉識別實現(xiàn)
8．1 常用人臉圖像數(shù)據(jù)庫介紹
8．2 線性判別分析法和本書提出算法在ORL人臉數(shù)據(jù)庫中的實驗
8．3 PSO-LDA算法與常用算法在ORL人臉圖像數(shù)據(jù)庫中的實驗比較
8．4 本書提出的算法在MATLAB上的實時性實驗
8．5 小結(jié)
第九章總結(jié)
參考文獻(xiàn)