人脸识别原理与实战-以MATLAB为工具

第1章 图像轮廓提取及人脸检测 1
1.1 第1阶段：入门 2
1.1.1 轮廓提取问题 2
1.1.2 轮廓提取函数 3
1.1.3 数学形态学运算 8
1.2 第2阶段：进阶 13
1.2.1 边缘检测算子 13
1.2.2 haar-like特征 23
1.3 第3阶段：实战 27
1.3.1 肤色概率建模 27
1.3.2 人脸检测实战 32
第2章 图像边界显示及人脸对齐 41
2.1 第1阶段：入门 42
2.1.1 边界显示问题 42
2.1.2 边界显示函数 43
2.2 第2阶段：进阶 55
2.2.1 图像边界处理 55
2.2.2 区域属性度量 63
2.3 第3阶段：实战 68
2.3.1 空间几何变换 68
2.3.2 人脸对齐原理 70
2.3.3 人脸对齐实战 77
第3章 图像采样编码及人脸重构 85
3.1 第1阶段：入门 86
3.1.1 采样编码问题 86
3.1.2 采样编码函数 87
3.2 第2阶段：进阶 103
3.2.1 人脸图像采样 103
3.2.2 人脸模板生成 115
3.3 第3阶段：实战 119
3.3.1 数据库初始化 119
3.3.2 遮挡区域验证 125
3.3.3 人脸重构实战 132
第4章 视频图像转换及人脸跟踪 140
4.1 第1阶段：入门 141
4.1.1 视频转换问题 141
4.1.2 视频转换函数 142
4.2 第2阶段：进阶 155
4.2.1 视频压缩感知 155
4.2.2 视频压缩跟踪 165
4.3 第3阶段：实战 167
4.3.1 混编环境配置 167
4.3.2 C 文件编译 169
4.3.3 人脸跟踪实战 176
第5章 类脑视觉认知及人脸识别 197
5.1 第1阶段：入门 198
5.1.1 类脑认知问题 198
5.1.2 类脑认知函数 200
5.2 第2阶段：进阶 214
5.2.1 类脑视觉认知 214
5.2.2 类脑特征计算 217
5.2.3 类脑特征学习 224
5.3 第3阶段：实战 232
5.3.1 深度学习实战 232
5.3.2 宽度学习实战 246
5.3.3 人脸识别实战 255