人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究

目 录 封面 扉页 版权 内容提要 SUMMARY 前言 作者简介 致谢 第1部分 人脸识别介绍 第1章 人脸识别概论 1.1 历史背景 1.2 人脸识别相关学科的进展 1.2.1 神经生理学方面的进展 1.2.2 脑神经学方面的进展 1.2.3 计算机视觉方面的进展 1.3 模式识别理论 1.3.1 预处理 1.3.2 特征提取 1.3.3 分类 1.4 人脸图像识别主要研究的问题 1.4.1 数据采样 1.4.2 干扰因素 1.5 人脸图像识别系统的构成 1.5.1 人脸图像预处理 1.5.2 图像表示与特征提取 1.5.3 图像识别 第2章 人脸识别研究综述 2.1 研究现状 2.2 常用的静态人脸图像识别方法 2.2.1 几何特征方法 2.2.2 特征脸方法 2.2.3 局部特征分析技术 2.2.4 模板匹配 2.2.5 图匹配 2.2.6 人工神经网络方法 2.2.7 柔性形状模型技术 2.2.8 综合的方法 2.3 人脸检测以及人脸跟踪 2.4 人脸图像识别的应用前景 2.5 一些商用人脸识别软件 2.5.1 TrueFace 2.5.2 Face-It 2.5.3 Technology Recognition Systems 第2部分 静态人脸图像识别 第3章 人脸特征探测 3.1 简介 3.2 参数化模型法 3.2.1 图像的各种表示 3.2.2 眼睛模型表示 3.2.3 嘴巴模型和鼻子模型 3.2.4 方法的优缺点 3.3 基于模板的探测方法 3.3.1 模板表示 3.3.2 图像标准化 3.3.3 方法的优缺点 3.4 利用数学算子进行探测 3.4.1 特征探测模型 3.4.2 方法的优缺点 3.5 小结 第4章 基于通用形变模型的人脸轮廓特征提取 4.1 引言 4.2 通用形变模型的形成 4.2.1 轮廓特征点的选取 4.2.2 形变模型的形成 4.2.3 形变模型的能量 4.3 模型匹配 4.3.1 全局匹配 4.3.2 局部匹配 4.4 实验 4.5 小结 第5章 基于主成分分析方法的人脸图像识别及人脸局部特征探 测 5.1 引言 5.2 主成分分析方法在人脸图像识别中的应用 5.2.1 特征向量的表示能力 5.2.2 特征向量的选择 5.2.3 光照的影响 5.2.4 尺度的影响 5.2.5 旋转因素的影响 5.2.6 小结 5.3 人脸局部特征探测 5.3.1 逐步求精定位法 5.3.2 实验 5.4 利用局部特征识别人脸图像 5.5 小结 第6章 人脸图像的双属性图表示 6.1......