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內(nèi)容簡介

　　《人臉感知（從二維到三維）》圍繞人臉這一研究對象，從計算機圖像認知的角度，對二維人臉圖像分析和三維人臉建模進行全面介紹，內(nèi)容包括：人臉檢測及特征點標定，人臉輪廓定位，三維人臉建模完整方案（包括人臉形狀知識庫的建立、人臉統(tǒng)計模型、基于特征點的形變算法、人臉建模具體方案、紋理映射），光照分析及姿態(tài)估計。最后，本書對一些經(jīng)典算法以附錄的形式加以詳述，并提供源代碼，以利于讀者理解并盡快上手應用。《人臉感知（從二維到三維）》可作為信息處理、計算機、人工智能、模式識別、認知心理學等有關專業(yè)的高年級本科生、碩士生和博士生的學習參考用書，也可供以上領域的研究工作者參考。本書由王國胤博士和龔勛博士著。

作者簡介

　　王國胤，博士，教授，博士生導師，現(xiàn)任重慶郵電大學計算機科學與技術學院執(zhí)行院長、中國科學院重慶綠色智能技術研究院（籌）電子信息技術研究所所長，“新世紀百千萬人才工程”國家級人選，全國優(yōu)秀教師，全國高等學校優(yōu)秀骨干教師，首批“重慶市杰出青年科學基金”獲得者，重慶青年五四獎章獲得者，重慶青年科技獎獲得者，重慶市首批學術技術帶頭人，入選教育部“新世紀優(yōu)秀人才支持計劃”，國際粗糙集學會（IRSS）常務理事兼指導委員會主席，IEEE高級會員，中國人工智能學會常務理事兼粗糙集與軟計算專業(yè)委員會主任委員，中國計算機學會理事，中國計算機學會人工智能與模式識別專業(yè)委員會常務理事，中國神經(jīng)網(wǎng)絡委員會委員，重慶計算機學會副理事長，重慶計算機用戶協(xié)會副理事長。龔勛，博士，講師。2008年12月畢業(yè)于西南交通大學，獲工學博士學位（指導教師：王國胤教授），同年留校，在信息科學與技術學院工作，主要從事模式識別及計算機視覺、人臉圖像分析及三維建模等方面的研究。迄今為止，在人臉三維建模和識別、智能信息處理、機器視覺等方面取得了較多研究成果，已有20多篇研究論文發(fā)表于Fundamenta In formaticae、《軟件學報》、《電子學報》等國內(nèi)外主要期刊，獲重慶市自然科學一等獎、西南交通大學優(yōu)秀博士學位論文獎。

圖書目錄

前言
第1章人類視覺感知概述
1.1 人臉感知
1.2 人類視覺認知
1.2.1 視覺的地位
1.2.2 視覺的內(nèi)涵
1.2.3 視覺的特點
1.2.4 人類視覺如何識別人臉
1.3 計算機視覺
1.4 機器視覺與人類視覺的聯(lián)系
1.5 本書各章內(nèi)容簡介及閱讀本書要注意的問題
第一部分二維人臉圖像處理
第2章人臉及其特征的自動檢測
2.1 概述
2.1.1 人臉檢測
2.1.2 人臉特征點自動標定
2.1.3 人臉輪廓檢測
2.2 圖像處理基本技術
2.2.1 濾波
2.2.2 直方圖
2.2.3 圖像歸一化
2.2.4 邊緣檢測
2.2.5 形態(tài)學運算
2.3 基于Adaboost的人臉檢測
2.3.1 基本概念
2.3.2 算法實現(xiàn)
2.4 主動形狀模型ASM
2.4.1 特征點選擇
2.4.2 標定點對齊
2.4.3 形狀建模
2.4.4 局部灰度紋理建模
2.4.5 ASM目標搜索過程
2.5 主動外觀模型AAM
2.5.1 形狀、紋理建模
2.5.2 統(tǒng)計表觀建模
2.5.3 AAM擬合算法
2.5.4 ASM與AAM小結
2.6 人臉輪廓檢測
2.6.1 活動輪廓模型簡介
2.6.2 Chan-Vese模型
2.7 小結
第3章人臉特征提取及識別
3.1 人臉識別技術的發(fā)展
3.2 人臉識別原理及方法
3.2.1 子空間識別算法
3.2.2 Gabor小波
3.3 動態(tài)主成分子空間的構造
3.3.1 基于PCA的人臉重建分析
3.3.2 動態(tài)主成分子空間構造算法
3.3.3 基于Gabor特征的動態(tài)主成分分析算法
3.4 人臉圖像的增強Gabor特征構造與應用
3.4.1 增強Gabor特征的構造
3.4.2 DF-LDA+EGF算法
3.4.3 最近鄰歐氏距離分類器
3.5 小結
第二部分人臉三維建模
第4章人臉三維建模概述
4.1 背景
4.2 生活中的三維人臉
4.3 人臉三維建模技術發(fā)展
4.3.1 基于幾何數(shù)據(jù)的人臉三維建模
4.3.2 基于圖像的人臉三維建模
4.3.3 人臉動畫驅動模型分類
4.4 三維人臉數(shù)據(jù)庫
4.5 商業(yè)三維人臉建模軟件
4.5.1 新加坡的面部識別公司XID Technologies的三維人臉識別系統(tǒng)
4.5.2 美國Bioscrypt三維人臉識別產(chǎn)品3D FastPassTM Face Reader
4.5.3 加拿大Singular Inversions公司的FaeeGen Modeller
4.6 小結
第5章標準化三維人臉庫
5.1 三維人臉數(shù)據(jù)庫標準化基本概念
5.2 基于特征區(qū)域分片的三維人臉數(shù)據(jù)重采樣
5.2.1 三維人臉區(qū)域分塊
5.2.2 基于平面模板的網(wǎng)格重建
5.3 基于AAM特征點定位的三維人臉數(shù)據(jù)重采樣
5.3.1 基本思路
5.3.2 平面模板
5.4 標準化人臉的應用
5.4.1 標準人臉庫及其線性運算
5.4.2 多分辨率人臉模型
5.4.3 混合分辨率人臉模型
5.5 基于人臉形狀統(tǒng)計模型
5.6 小結
第6章三維人臉形狀建模
6.1 基于圖像的人臉建模概述
6.2 基于動態(tài)成分的形變模型
6.2.1 形狀系數(shù)的優(yōu)化求解
6.2.2 主成分的動態(tài)選擇
6.3 基于Sibson坐標的局部特征分析
6.3.1 局部特征分析理論基礎
6.3.2 基于LFA的局部形變模型
6.4 雙重形變模型
6.5 形狀建模性能分析
6.5.1 誤差估計函數(shù)
6.5.2 建模實例
6.6 小結
第7章根據(jù)單張照片進行三維人臉建模
7.1 引言
7.2 兩步人臉建模方案
7.2.1 基本思路
7.2.2 特征點深度值估計
7.3 紋理映射
7.3.1 紋理映射方法分類
7.3.2 基于調和映射的紋理映射
7.3.3 基于正面人臉照片的紋理映射
7.4 建模效果
7.5 小結
第8章光照分析及姿態(tài)估計
8.1 引言
8.2 基于中性人臉球面諧波模型的光照估計及補償
8.2.1 球面諧波理論
8.2.2 光照估計
8.2.3 光照補償
8.3 基于線性回歸的人臉姿態(tài)估計
8.3.1 姿態(tài)估計概述
8.3.2 基于特征點對的線性回歸模型
8.4 小結
附錄A PCA算法及其在人臉識別中的應用
A.1 問題描述
A.1.1 K-L變換
A.1.2 利用PCA進行人臉識別
A.2 PCA的理論基礎
A.2.1 投影
A.2.2 PCA的作用及其統(tǒng)計特性
A.2.3 特征臉
A.2.4 圖片重建
A.2.5 奇異值分解(SVD)
A.2.6 利用小矩陣計算大矩陣特征向量
A.3 PCA相關源代碼(matlab版)
A.3.1 人臉識別FaceRec.m
A.3.2 特征人臉識別Eigface.m
A.3.3人臉重建Reconstruction.m
附錄B LFA理論
B.1 理論描述
B.2 LFA相關源代碼
B.2.1 LFA核K與逆核K-1
B.2.2 LFA重建
B.2.3 LFA的核K圖及差P圖
附錄C 基于單高斯模型的膚色檢測及高斯混合模型參數(shù)優(yōu)化
C.1 高斯混合模型概述
C.1.1 單高斯模型
C.1.2 高斯混合模型
C.2 采用EM估計GMM的參數(shù)
C.2.1 初始值
C.2.2 算法流程
C.3 源碼
C.3.1 基于單高斯模型SGM的人臉膚色檢測
C.3.2 高斯混合模型
附錄D 平面曲線法向量及曲率的數(shù)值計算
D.1 法向量的計算
D.1.1 封閉曲線
0.1.2 非封閉曲線
D.2 曲率的計算
參考文獻