机器视觉入门与实战:人脸识别与人体识别

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编辑推荐

一本系统讲解人脸识别和人体姿态识别技术、算法和应用的实战性著作。

内容简介

本书内容包括:机器视觉的概念以及索引技术,包括向量空间索引和度量空间索引;人脸识别技术,以及人脸检测算法、人脸对齐算法、人脸特征提取算法;面向人脸检索的高维空间快速索引技术;人体姿态识别技术、目标检测算法以及算法的性能评测;人脸识别、人体姿态识别相关技术和算法在门禁、安防和运动训练等场景的应用等。

章节目录

版权信息

PREFACE 前言

CHAPTER 1 第1章 机器视觉概述

1.1 机器视觉简介

1.1.1 什么是机器视觉

1.1.2 机器视觉的技术分类

1.1.3 机器视觉技术的应用与价值

1.2 机器视觉在人体识别中的相关应用

1.2.1 人脸识别

1.2.2 人体姿态识别与估计

1.2.3 计算视觉小型化

1.2.4 意义与价值

1.3 本章小结

CHAPTER 2 第2章 机器视觉中的索引技术

2.1 索引技术概述

2.1.1 索引的概念

2.1.2 索引的作用

2.2 向量空间索引技术

2.2.1 向量空间索引技术概述

2.2.2 分类介绍

2.2.3 向量空间索引的应用

2.3 度量空间索引技术

2.3.1 度量空间索引技术概述

2.3.2 分类介绍

2.3.3 度量空间索引的应用

2.4 本章小结

CHAPTER 3 第3章 机器视觉中的人脸识别技术

3.1 人脸识别技术

3.1.1 概念与定义

3.1.2 人脸识别技术的分类

3.2 人脸检测算法

3.2.1 概念与定义

3.2.2 Adaboost

3.2.3 Cascade CNN

3.2.4 DenseBox

3.2.5 Faceness-Net

3.2.6 MTCNN

3.3 人脸对齐算法

3.3.1 概念与定义

3.3.2 DCNN

3.3.3 TCNN

3.3.4 LAB

3.4 人脸特征提取算法

3.4.1 概念与定义

3.4.2 DeepID

3.4.3 InsightFace

3.4.4 MobileFaceNet

3.5 本章小结

CHAPTER 4 第4章 机器视觉中的人体姿态识别技术

4.1 人体姿态识别技术概述

4.1.1 概念与定义

4.1.2 人体姿态识别技术的特点

4.1.3 人体骨架关键点提取技术

4.1.4 人体姿态识别算法

4.2 自上而下的人体姿态识别技术

4.2.1 Mask R-CNN

4.2.2 RMPE

4.2.3 DeepCut

4.3 自下而上的人体姿态识别技术

4.3.1 PAF

4.3.2 Associative Embedding

4.4 本章小结

CHAPTER 5 第5章 面向人脸检索的高维空间快速索引技术

5.1 度量空间索引和相似性检索

5.1.1 度量空间索引

5.1.2 相似性检索

5.2 高维空间快速索引方法

5.2.1 度量空间索引快速查询方法

5.2.2 度量空间索引KNN查询方法

5.3 高维空间快速索引实验

5.3.1 实验环境

5.3.2 实验结果

5.3.3 分析比较

5.4 本章小结

CHAPTER 6 第6章 嵌入式设备中的人脸精准识别技术

6.1 嵌入式设备概述

6.1.1 嵌入式设备的由来

6.1.2 嵌入式设备的分类

6.2 轻量级人脸识别算法与嵌入式人脸识别应用

6.2.1 轻量级人脸识别算法

6.2.2 嵌入式人脸识别应用

6.3 面向ARM的人脸精准识别方法VMFace

6.3.1 VMFace神经网络结构

6.3.2 VMFace在ARM环境的应用与性能分析

6.4 本章小结

CHAPTER 7 第7章 面向姿态识别的目标检测算法与性能测评

7.1 两阶段目标检测算法

7.1.1 R-CNN模型

7.1.2 SPP-Net模型

7.1.3 Fast R-CNN模型

7.1.4 Faster R-CNN模型

7.2 一阶段目标检测算法

7.2.1 YOLO模型

7.2.2 YOLO 2模型

7.2.3 SSD模型

7.3 算法性能测评

7.3.1 实验环境与参数设置

7.3.2 性能测试结果对比

7.4 本章小结

CHAPTER 8 第8章 嵌入式人脸设备的应用

8.1 门禁场景应用

8.1.1 门禁场景应用简介

8.1.2 人脸识别门禁场景体系设计

8.1.3 算法分析

8.1.4 案例介绍

8.2 安防场景应用

8.2.1 人脸识别安防场景应用简介

8.2.2 安防场景应用结构

8.2.3 案例介绍

8.3 本章小结

CHAPTER 9 第9章 人体姿态识别技术的应用

9.1 运动训练场景应用

9.1.1 算法分析

9.1.2 案例介绍

9.2 姿态纠正应用

9.2.1 坐姿纠正应用

9.2.2 演讲姿态纠正应用

9.3 安防应用

9.3.1 安防应用背景

9.3.2 算法分析

9.4 虚拟现实应用

9.4.1 虚拟现实应用背景

9.4.2 算法分析

9.5 其他应用场景

9.6 本章小结

CHAPTER 10 第10章 问题、挑战与发展

10.1 问题和挑战

10.1.1 基础性问题和挑战

10.1.2 技术挑战

10.1.3 用户隐私挑战

10.2 未来发展

10.2.1 人脸识别技术的未来

10.2.2 人体姿态识别技术的未来

10.3 本章小结

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机器视觉入门与实战:人脸识别与人体识别是2023年由机械工业出版社出版,作者周波。

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