二維及三維人臉識別技術

所属分类:人工智能  
出版时间:2007-8   出版时间:百家出版社   作者:馬燕,李順寶   页数:142  

内容概要

  《二維及三維人臉識別技術》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、應用領域以及國內外公用的二維人臉圖像數據庫,並論述了二維人臉識別的預處理方法,著重對二維人臉識別中常用到的方法作了詳細論述,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處理,並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,並介紹了常用的三維人臉識別方法。  《二維及三維人臉識別技術》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,從而對于人臉識別技術有比較全面的認識和把握。《二維及三維人臉識別技術》可作為計算機或電子信息專業高年級本科生、研究生及教師的教材和參考書,也可供從事相關領域研究的科技人員、工程技術人員參考。

书籍目录

第一章 緒論1.1 生物特征識別技術1.2 人臉識別概述1.3 人臉識別的應用領域1.4 國內外公用二維人臉圖像數據庫第二章 二維人臉圖像的預處理2.1 去噪2.2 灰度預處理2.3 角度預處理2.4 尺度預處理2.4.1 人臉左右邊界的確定2.4.2 人眼水平位置的預估2.4.3 人眼分割閥值區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 彈性匹配法的優缺點及改進方法3.4 基于神經網絡的方法3.4.1 BP神經元網絡結構3.4.2 BP神經元網絡學習規則3.4.3 用BP神經元網絡對人臉特征進行分類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 基于支持向量機的方法3.6.1 支持向量機簡介3.6.2 支持向量機的訓練算法3.6.3 用于多類分類的支持向量機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4.3 三維人臉庫4.4 國內外研究現狀第五章 三維人臉圖像的預處理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

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  《二維及三維人臉識別技術》共分七章,第一章介紹了生物特征識別技術及人臉識別技術的概念及應用領域,並著重介紹了國內外公用二維人臉圖像數據庫。第二章主要介紹了二維人臉圖像的預處理方法,包括去噪、灰度預處理、角度預處理和尺度預處理。第三章重點論述常用的二維人臉識別方法,如基于幾何特征、基于特征臉、基于彈性匹配、基于神經網絡、基于隱馬爾可夫模型、基于支持向量機、基于分形編碼等各種方法,通過這一章,可使讀者較全面地了解到二維人臉識別中常用到的算法。第四章介紹三維人臉識別的難點,三維人臉的獲取技術,三維人臉庫以及國內外研究現狀。第五章介紹了對三維人臉圖像作預處理的方法。第六章詳細論述了三維人臉重建的方法,包括基于三維可變形人頭模型的人臉重建,基于三維通用人頭模型的人臉重建,基于多幅深度圖合成的人臉重建。第七章主要介紹了三維人臉識別方法,如基于曲率的方法,基于模型擬合及合成的方法,基于形狀表征的方法等。《二維及三維人臉識別技術》可作為計算機或電子信息專業高年級本科生、研究生及教師的教材和參考書,也可供從事相關領域研究的科技人員、工程技術人員參考。

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