商品簡介
人臉檢測的研究具有重要的學術價值，人臉是一類具有相當復雜的細節變化的自然結構目標，對此類目標的挑戰性在于：人臉由于外貌、表情、膚色等不同，具有模式的可變性；一般意義下的人臉上，可能存在眼鏡、胡須等附屬物；作為三維物體的人臉影像不可避免地受由光照產生的陰影的影響。因此，如果能夠找到解決這些問題的方法，成功地構造出人臉檢測系統，將為解決其他類似的復雜模式的檢測問題提供重要的啟示。
本書對人臉檢測的基本問題、研究思路和方法、經典的算法和技術全方位地做了深入系統的介紹，著重介紹了作者在利用活動輪廓模型方法進行人臉檢測方面的一些研究成果，指出了該領域的未來發展方向。可作為高等學校有關專業的研究生、高年級本科生、研究院所和有關單位廣大科技工作者和工程技術人員的參考書。
本書首先對人臉檢測的基本問題、研究思路和方法、經典的算法和技術全方位地做了深入系統的介紹，然后著重介紹了作者在利用活動輪廓模型方法進行人臉檢測方面的一些研究成果，最后指出了該領域的未來發展方向。本書可作為高等學校有關專業的研究生、高年級本科生、研究院所和有關單位廣大科技工作者和工程技術人員的參考書。
目次
1.1 人臉檢測問題描述
1.2 人臉檢測的研究歷史與現狀
1.3 人臉檢測的應用
1.4 人臉檢測的有關產品介紹
1.5 人臉檢測算法的評價
2 基于特征的人臉檢測方法
2.1 低層特征分析方法
2.2 組群特征分析方法
2.3 變形模型方法
2.4 小結
3 基于圖像的人臉檢測方法
3.1 線性子空間方法
3.2 神經網絡方法
3.3 其他統計方法
3.4 小結
4 基于活動輪廓模型的單人臉檢測方法
4.1 活動輪廓模型簡介
4.2 基于梯度向量流的單人臉檢測方法
4.3 基于Chan-Vese模型的單人臉檢測方法
4.4 基于變形垂足曲線的單人臉檢測方法
4.5 三種模型方法比較
4.6 小結
5 基于活動輪廓模型的多人臉檢測方法
5.1 基于多相Chan-Vese模型的多人臉檢測方法
5.2 人臉數目已知時的多人臉檢測方法
5.3 小結
6 圖像序列中的人臉檢測與跟蹤
6.1 簡單背景下的人臉檢測與跟蹤
6.2 復雜背景下的人臉檢測與跟蹤
6.3 兩種方法比較
6.4 小結
7 總結與展望
附錄
A 色度空間
B 水平集方法快速數值算法
參考文獻
您曾經瀏覽過的商品
購物須知
大陸出版品因裝訂品質及貨運條件與台灣出版品落差甚大，除封面破損、內頁脫落等較嚴重的狀態，其餘商品將正常出貨。
特別提醒：部分書籍附贈之內容(如音頻mp3或影片dvd等)已無實體光碟提供，需以QR CODE 連結至當地網站註冊“並通過驗證程序”，方可下載使用。
無現貨庫存之簡體書，將向海外調貨：
海外有庫存之書籍，等候約45個工作天;
海外無庫存之書籍，平均作業時間約60個工作天，然不保證確定可調到貨，尚請見諒。
為了保護您的權益，「三民網路書店」提供會員七日商品鑑賞期(收到商品為起始日)。
若要辦理退貨，請在商品鑑賞期內寄回，且商品必須是全新狀態與完整包裝(商品、附件、發票、隨貨贈品等)否則恕不接受退貨。