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《刷脸背后》内容简介
《刷脸背后》由张重生所著，属科技技术类书籍，出版于2017年。本站整理内容简介、分类标签、相关书籍和合规下载入口，获取前建议核对书名、作者和版本信息。
《刷脸背后》书籍信息摘要
《刷脸背后》合规电子书下载，作者 张重生，科技技术，2017年，资源格式。查找时建议核对作者、出版社、年份、目录、授权状态和文件格式。
- 作者：张重生
- 分类：科技技术
- 出版年份：2017
- 页数：234 页
- 语言：中文
- 格式：资源
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适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。 评分 5.5 可作为选书参考。
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目录
- 第1章人脸检测、人脸识别与人脸检索概述1
- 1.1人脸检测、人脸识别与人脸检索的应用场景2
- 1.1.1当前应用3
- 1.1.2未来应用5
- 1.2人脸检测、人脸识别与人脸检索常用的数据集5
- 1.2.1LFW数据集5
- 1.2.2FDDB数据集6
- 1.2.3Wanwan1数据集7
展开全部（共 150 章节）
- 1.2.4Wanwan2数据集8
- 1.3OpenCV的简介、安装与使用8
- 参考文献15
- 第2章图像处理基础16
- 2.1数字图像处理的基本概念16
- 2.1.1像素17
- 2.1.2分辨率17
- 2.1.3图像的色调、亮度和饱和度19
- 2.1.4图像的对比度22
- 2.1.5图像的纹理23
- 2.2颜色空间26
- 2.2.1RGB颜色空间26
- 2.2.2HSV颜色空间27
- 2.2.3YUV颜色空间27
- 2.2.4颜色空间的转换28
- 2.3数字图像处理的基本操作32
- 2.3.1图像的读取32
- 2.3.2图像的显示34
- 2.3.3图像的修改35
- 2.3.4图像的保存36
- 2.3.5获取图像的基本信息37
- 2.4图像类型及转换38
- 2.4.1图像类型39
- 2.4.2图像类型的转换39
- 2.5图像变换处理48
- 2.5.1图像的平移48
- 2.5.2图像的旋转51
- 2.5.3图像的缩放52
- 2.5.4图像的剪切55
- 2.5.5图像的翻转58
- 2.6图像的噪声和滤波60
- 2.6.1常见的噪声模型60
- 2.6.2经典的去噪算法64
- 第3章人脸检测实战67
- 3.1DPM人脸检测算法67
- 3.1.1DPM人脸检测算法的使用68
- 3.1.2DPM人脸检测算法的原理69
- 3.1.3DPM人脸检测算法的检测结果73
- 3.2LAEO人脸检测算法74
- 3.2.1LAEO人脸检测算法的使用74
- 3.2.2LAEO人脸检测算法的原理75
- 3.2.3LAEO人脸检测算法的检测结果77
- 3.3Viola＆Jones人脸检测算法79
- 3.3.1Viola＆Jones人脸检测算法的使用79
- 3.3.2Viola＆Jones人脸检测算法的原理79
- 3.3.3Viola＆Jones人脸检测算法的检测结果82
- 参考文献83
- 第4章基于深度学习的人脸检测算法84
- 4.1CNNFacialPointDetection人脸检测算法84
- 4.1.1CNNFacialPointDetection人脸检测算法的使用85
- 4.1.2CNNFacialPointDetection人脸检测算法的原理85
- 4.1.3CNNFacialPointDetection人脸检测算法的检测结果86
- 4.2DDFD人脸检测算法87
- 4.2.1DDFD人脸检测算法的使用87
- 4.2.2DDFD人脸检测算法的原理88
- 4.2.3DDFD人脸检测算法的检测结果89
- 4.3人脸检测算法融合90
- 参考文献92
- 第5章基于FastR—CNN的人脸检测94
- 5.1FastR—CNN简介94
- 5.2FastR—CNN的特点和结构95
- 5.3FastR—CNN的使用96
- 5.4数据集的预处理97
- 5.5EdgeBoxes的使用98
- 5.6使用EdgeBoxes提取objectproposal99
- 5.7基于FastR—CNN训练人脸检测网络模型和测试100
- 5.7.1训练阶段100
- 5.7.2测试阶段106
- 5.7.3评估阶段108
- 5.7.4优化阶段111
- 参考文献112
- 第6章人脸识别实战113
- 6.1DeepID算法114
- 6.1.1DeepID算法的原理114
- 6.1.2DeepID算法的流程116
- 6.1.3DeepID算法的结果126
- 6.2VGGFaceDescriptor算法128
- 6.2.1VGGFaceDescriptor算法的原理128
- 6.2.2VGGFaceDescriptor算法的实现129
- 6.2.3VGGFaceDescriptor算法的结果131
- 6.3OpenCV中的3种人脸识别算法132
- 6.3.1Eigenfaces132
- 6.3.2Fisherfaces140
- 6.3.3LocalBinaryPatternsHistograms148
- 6.4人脸识别算法对比分析152
- 6.5小结153
- 参考文献155
- 第7章人脸检索实践157
- 7.1人脸检索简介157
- 7.2计算人脸相似度的方法158
- 7.2.1欧氏距离159
- 7.2.2余弦相似度159
- 7.3查询处理算法161
- 7.4评价人脸检索结果的标准161
- 7.5PHash算法161
- 7.5.1PHash算法的使用162
- 7.5.2PHash算法原理162
- 7.5.3PHash算法实现162
- 7.5.4PHash算法的实验数据、实验结果及分析164
- 7.6DHash算法168
- 7.6.1DHash算法的使用168
- 7.6.2DHash算法原理168
- 7.6.3DHash算法实现169
- 7.6.4DHash算法的实验数据、实验结果及分析170
- 7.7PCA算法173
- 7.7.1PCA算法的使用173
- 7.7.2PCA算法原理174
- 7.7.3PCA算法实现175
- 7.7.4PCA算法的实验数据、实验结果及分析177
- 7.8BoF特征181
- 7.8.1BoF—SIFT算法的使用182
- 7.8.2BoF—SIFT算法原理182
- 7.8.3BoF—SIFT算法实现182
- 7.8.4BoF—SIFT算法的实验数据、实验结果及分析188
- 7.9用于图像快速检索的KD—Tree索引190
- 7.9.1FLANN算法的使用191
- 7.9.2KD—Tree的创建与查询处理191
- 7.9.3FLANN中KD—Tree的算法实现192
- 7.9.4FLANN算法的实验数据、实验结果及分析194
- 7.10Gabor算法195
- 7.10.1Gabor算法的使用196
- 7.10.2Gabor算法原理196
- 7.10.3Gabor算法实现199
- 7.10.4Gabor算法的实验数据、实验结果及分析204
- 7.11HOG算法208
- 7.11.1HOG算法的使用209
- 7.11.2HOG算法原理209
- 7.11.3HOG算法实现210
- 7.11.4HOG算法的实验数据、实验结果及分析212
- 7.12深度学习特征215
- 7.12.1深度学习算法的使用215
- 7.12.2深度学习算法原理215
- 7.12.3深度学习算法实现216
- 7.12.4深度学习算法的实验数据、实验结果及分析216
- 参考文献220
- 第8章人脸检测商业软件及其应用示例222
- 8.1人脸检测商业软件之VeriLook222
- 8.2人脸检测商业软件之Face++226
- 8.3各种人脸检测算法的对比分析229
- 8.4视频中的人脸检测与追踪231
- 参考文献234
- ······(收起)
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