人工智能：人脸识别与搜索电子书

内容简介

丛书编委会

前言

第1章　人脸识别概述

1.1　广义人脸识别的1:1、1:N 和N:N 比对计算模式

1.1.1　人脸验证——1:1相似度对比

1.1.2　人脸检索——1:N 相似度比对

1.1.3　N:N 人脸相似性计算

1.1.4　人脸检测、人脸识别、人脸检索与1:1、1:N、N:N人脸相似度计算

1.2　人脸识别技术的应用场景

1.2.1　当前应用

1.2.2　未来应用

1.3　常用数据集介绍

1.3.1　人脸检测数据集

1.3.2　人脸识别数据集

1.3.3　人脸关键点定位数据集

1.3.4　其他数据集

参考文献

第2章　人脸检测技术的最新进展

2.1　Cascade CNN 人脸检测算法

2.2　MTCNN 人脸检测算法

2.3　Face R-CNN 人脸检测算法

2.4　SSH 人脸检测算法

2.5　DSFD 人脸检测算法

2.6　本章小结

参考文献

第3章　人脸识别技术的最新进展

3.1　DeepID 系列人脸识别算法

3.2　FaceNet 人脸识别算法

3.3　ArcFace 人脸识别算法

参考文献

第4章　人脸关键点定位技术的最新进展

4.1　Coarse-to-Fine CNN 人脸关键点定位算法

4.2　TCDCN 人脸关键点定位算法

4.3　SIR-LAN 人脸关键点定位算法

4.4　SAN 人脸关键点定位算法

4.5　WingLoss：人脸关键点定位算法的损失函数设计

参考文献

第5章　人脸检索技术的最新进展

5.1　人脸检索与人脸识别的相似之处与不同之处

5.2　人脸检索与图像检索的相似之处与不同之处

5.3　基于深度哈希的人脸检索算法

5.4　同时考虑哈希码损失和分类损失的图像检索技术

参考文献

第6章　经典的人脸检测算法

6.1　DPM 人脸检测算法

6.1.1　DPM 人脸检测算法原理

6.1.2　DPM 人脸检测算法检测结果

6.2　LAEO 人脸检测算法

6.2.1　LAEO 人脸检测算法原理

6.2.2　LAEO 人脸检测算法检测结果

6.3　Viola & Jones 人脸检测算法

6.3.1　Viola & Jones 人脸检测算法原理

6.3.2　Viola & Jones 人脸检测算法检测结果

参考文献

第7章　基于深度学习的人脸检测算法实践

7.1　CNN Facial Point Detection 人脸检测算法

7.1.1　CNN Facial Point Detection 人脸检测算法原理

7.1.2　CNN Facial Point Detection 人脸检测算法检测结果

7.2　DDFD 人脸检测算法

7.2.1　DDFD 人脸检测算法原理

7.2.2　DDFD 人脸检测算法检测结果

7.3　人脸检测算法融合

参考文献

第8章　章基于Fast R-CNN 的人脸检测实践

8.1　Fast R-CNN 简介

8.2　Fast R-CNN 的特点和结构

8.3　数据集的预处理

8.4　基于Fast R-CNN 训练人脸检测模型

8.4.1　训练阶段

8.4.2　测试阶段

参考文献

第9章　基于HOG 特征的人脸关键点定位实践

9.1　H-GBDT 算法介绍

9.2　相关算法介绍

9.2.1　GBDT 算法介绍

9.2.2　HOG 特征介绍

9.3　H-GBDT 人脸关键点定位算法设计

9.4　实验设计

9.4.1　数据集

9.4.2　SO-RF 算法和Face++人脸识别系统

9.4.3　实验结果比较

9.5　本章小结

参考文献

第10章　人脸识别实践

10.1　DeepID 算法

10.1.1　DeepID 算法的原理

10.1.2　DeepID 算法实现

10.1.3　DeepID 算法结果

10.2　VGG Face Descriptor 算法

10.2.1　VGG Face Descriptor 算法原理

10.2.2　VGG Face Descriptor 算法实现

10.2.3　VGG Face Descriptor 算法结果

10.3　3种经典的人脸识别算法

10.3.1　EigenFaces 算法

10.3.2　FisherFaces 算法

10.3.3　LBP 算法

10.4　人脸识别算法对比分析

10.5　本章小结

参考文献

第11章　人脸检索实践

11.1　人脸检索简介

11.2　计算人脸相似度的方法

11.2.1　欧几里得距离

11.2.2　余弦相似度

11.3　图像快速查找算法

11.4　评价人脸检索结果的标准

11.5　PHash 算法

11.5.1　PHash 算法原理

11.5.2　PHash 算法实现

11.5.3　PHash 算法的实验数据、实验结果及其分析

11.6　DHash 算法

11.6.1　DHash 算法原理

11.6.2　DHash 算法实现

11.6.3　Dhash 算法的实验数据、实验结果及其分析

11.7　PCA 算法

11.7.1　PCA 算法原理

11.7.2　PCA 算法实现

11.7.3　PCA 算法的实验数据、实验结果及其分析

11.8　BoF-SIFT 算法

11.8.1　BoF-SIFT 算法原理

11.8.2　BoF-SIFT 算法实现

11.8.3　BoF-SIFT 算法的实验数据、实验结果及其分析

11.9　用于图像快速检索的KD-Tree 索引

11.9.1　FLANN 算法的使用

11.9.2　KD-Tree 的创建与查询处理

11.9.3　FLANN 中的KD-Tree 算法实现

11.9.4　FLANN 算法的实验数据、实验结果及其分析

11.10　Gabor 算法

11.10.1　Gabor 算法原理

11.10.2　Gabor 算法实现

11.10.3　Gabor 算法的实验数据、实验结果及其分析

11.11　HOG

11.11.1　HOG 原理

11.11.2　HOG 实现

11.11.3　HOG 的实验数据、实验结果及其分析

11.12　基于DeepID 的人脸检索

11.12.1　DeepID 方法

11.12.2　神经网络结构介绍

11.12.3　DeepID 算法的实验数据、实验结果及其分析

11.13　哈希方法和深度哈希方法

参考文献

第12章　人脸检测商业软件及其应用示例

12.1　VeriLook

12.2　Face++

12.3　各种算法的对比分析

12.4　视频中的人脸检测与追踪

参考文献

第13章　GAN 与人脸生成

13.1　DCGAN

13.1.1　DCGAN 原理

13.1.2　DCGAN 判别器和生成器的优化过程

13.1.3　DCGAN 训练流程

13.1.4　实验结果

13.2　BEGAN

13.2.1　网络模型结构

13.2.2　BEGAN 判别器和生成器的优化过程

13.2.3　BEGAN 训练流程

13.2.4　实验结果

参考文献

后记

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