刷脸背后:人脸检测 人脸识别 人脸检索
刷脸背后:人脸检测 人脸识别 人脸检索
最新章节:5.7 基于Fast R-CNN训练人脸检测网络模型和测试(-)
我们正处于刷脸的时代,越来越多的刷脸应用开始出现。例如,北京西站的刷脸检票、厦门景点的刷脸验票、余额宝的刷脸认证等。初学者如果想进行人脸识别相关的研究和开发,那么他们应该阅读什么书籍呢?刷脸背后的技术,不仅仅是人脸识别,亦需要人脸检测和人脸检索等技术提供支撑。目前,市场上有少部分人脸识别的书籍,而专门讲解人脸检测和人脸检索技术的书籍则更少。近年来,笔者及其团队在从事人脸检测、人脸识别、人脸检索相关的研究时,查阅了很多国内外的参考资料,到目前为止,尚未见到一本能够全面涵盖刷脸应用所涉及的人脸检测、人脸识别和人脸检索相关技术且具有实战参考价值的书籍。其中的一个主要原因可能是刷脸技术的商业价值高。
张重生《刷脸背后:人脸检测 人脸识别 人脸检索》全部章节列表
- 彩图总汇
- 前言
- 第1章 人脸检测、人脸识别与人脸检索概述
- 1.1 人脸检测、人脸识别与人脸检索的应用场景
- 1.2 人脸检测、人脸识别与人脸检索常用的数据集
- 1.3 OpenCV的简介、安装与使用
- 参考文献
- 第2章 图像处理基础
- 2.1 数字图像处理的基本概念
- 2.2 颜色空间
- 2.3 数字图像处理的基本操作
- 2.4 图像类型及转换
- 2.5 图像变换处理
- 2.6 图像的噪声和滤波
- 第3章 人脸检测实战
- 3.1 DPM人脸检测算法
- 3.2 LAEO人脸检测算法
- 3.3 Viola&Jones人脸检测算法
- 参考文献
- 第4章 基于深度学习的人脸检测算法
- 4.1 CNN Facial Point Detection人脸检测算法
- 4.2 DDFD人脸检测算法
- 4.3 人脸检测算法融合
- 参考文献
- 第5章 基于Fast R-CNN的人脸检测
- 5.1 Fast R-CNN简介
- 5.2 Fast R-CNN的特点和结构
- 5.3 Fast R-CNN的使用
- 5.4 数据集的预处理
- 5.5 EdgeBoxes的使用
- 5.6 使用EdgeBoxes提取object proposal
- 参考文献
- 第6章 人脸识别实战
- 5.7 基于Fast R-CNN训练人脸检测网络模型和测试
- 6.1 DeepID算法[1]
- 6.2 VGG Face Descriptor算法
- 6.3 OpenCV中的3种人脸识别算法
- 6.4 人脸识别算法对比分析
- 6.5 小结
- 参考文献
- 第7章 人脸检索实践
- 7.1 人脸检索简介
- 7.2 计算人脸相似度的方法
- 7.3 查询处理算法
- 7.4 评价人脸检索结果的标准
- 7.5 PHash算法
- 7.6 DHash算法
- 7.7 PCA算法
- 7.8 BoF特征
- 7.9 用于图像快速检索的KD-Tree索引
- 7.10 Gabor算法
- 7.11 HOG算法
- 7.12 深度学习特征
- 参考文献
- 第8章 人脸检测商业软件及其应用示例
- 8.1 人脸检测商业软件之VeriLook
- 8.2 人脸检测商业软件之Face++
- 8.3 各种人脸检测算法的对比分析
- 8.4 视频中的人脸检测与追踪
- 参考文献
- 5.7 基于Fast R-CNN训练人脸检测网络模型和测试