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112千字 字数
2023-02-01 发行日期
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主编推荐语

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。

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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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。