人臉感知

內(nèi)容概要

　　《人臉感知：從二維到三維》圍繞人臉這一研究對(duì)象，從計(jì)算機(jī)圖像認(rèn)知的角度，對(duì)二維人臉圖像分析和三維人臉建模進(jìn)行全面介紹，內(nèi)容包括：人臉檢測(cè)及特征點(diǎn)標(biāo)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(shí)庫(kù)的建立、人臉統(tǒng)計(jì)模型、基于特征點(diǎn)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(jì)。最后，本書對(duì)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(yīng)用?！　　度四樃兄簭亩S到三維》可作為信息處理、計(jì)算機(jī)、人工智能、模式識(shí)別、認(rèn)知心理學(xué)等有關(guān)專業(yè)的高年級(jí)本科生、碩士生和博士生的學(xué)習(xí)參考用書，也可供以上領(lǐng)域的研究工作者參考。

作者簡(jiǎn)介

　　王國(guó)胤，博士，教授，博士生導(dǎo)師，現(xiàn)任重慶郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院執(zhí)行院長(zhǎng)、中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院（籌）電子信息技術(shù)研究所所長(zhǎng)，“新世紀(jì)百千萬(wàn)人才工程”國(guó)家級(jí)人選，全國(guó)優(yōu)秀教師，全國(guó)高等學(xué)校優(yōu)秀骨干教師，首批“重慶市杰出青年科學(xué)基金”獲得者，重慶青年五四獎(jiǎng)?wù)芦@得者，重慶青年科技獎(jiǎng)獲得者，重慶市首批學(xué)術(shù)技術(shù)帶頭人，入選教育部“新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃”，國(guó)際粗糙集學(xué)會(huì)（IRSS）常務(wù)理事兼指導(dǎo)委員會(huì)主席，IEEE高級(jí)會(huì)員，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)常務(wù)理事兼粗糙集與軟計(jì)算專業(yè)委員會(huì)主任委員，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)理事，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能與模式識(shí)別專業(yè)委員會(huì)常務(wù)理事，中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)委員會(huì)委員，重慶計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)，重慶計(jì)算機(jī)用戶協(xié)會(huì)副理事長(zhǎng)?！　↓弰?，博士，講師。2008年12月畢業(yè)于西南交通大學(xué)，獲工學(xué)博士學(xué)位（指導(dǎo)教師：王國(guó)胤教授），同年留校，在信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院工作，主要從事模式識(shí)別及計(jì)算機(jī)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(shí)別、智能信息處理、機(jī)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(xué)報(bào)》、《電子學(xué)報(bào)》等國(guó)內(nèi)外主要期刊，獲重慶市自然科學(xué)一等獎(jiǎng)、西南交通大學(xué)優(yōu)秀博士學(xué)位論文獎(jiǎng)。

書籍目錄

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(rèn)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(diǎn)1.2.4 人類視覺如何識(shí)別人臉1.3 計(jì)算機(jī)視覺1.4 機(jī)器視覺與人類視覺的聯(lián)系1.5 本書各章內(nèi)容簡(jiǎn)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(dòng)檢測(cè)2.1 概述2.1.1 人臉檢測(cè)2.1.2 人臉特征點(diǎn)自動(dòng)標(biāo)定2.1.3 人臉輪廓檢測(cè)2.2 圖像處理基本技術(shù)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(cè)2.2.5 形態(tài)學(xué)運(yùn)算2.3 基于Adaboost的人臉檢測(cè)2.3.1 基本概念2.3.2 算法實(shí)現(xiàn)2.4 主動(dòng)形狀模型ASM2.4.1 特征點(diǎn)選擇2.4.2 標(biāo)定點(diǎn)對(duì)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(biāo)搜索過程2.5 主動(dòng)外觀模型AAM2.5.1 形狀、紋理建模2.5.2 統(tǒng)計(jì)表觀建模2.5.3 AAM擬合算法2.5.4 ASM與AAM小結(jié)2.6 人臉輪廓檢測(cè)2.6.1 活動(dòng)輪廓模型簡(jiǎn)介2.6.2 Chan-Vese模型2.7 小結(jié)第3章 人臉特征提取及識(shí)別3.1 人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展3.2 人臉識(shí)別原理及方法3.2.1 子空間識(shí)別算法3.2.2 Gabor小波3.3 動(dòng)態(tài)主成分子空間的構(gòu)造3.3.1 基于PCA的人臉重建分析3.3.2 動(dòng)態(tài)主成分子空間構(gòu)造算法3.3.3 基于Gabor特征的動(dòng)態(tài)主成分分析算法3.4 人臉圖像的增強(qiáng)Gabor特征構(gòu)造與應(yīng)用3.4.1 增強(qiáng)Gabor特征的構(gòu)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(jié)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(shù)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(dòng)畫驅(qū)動(dòng)模型分類4.4 三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)4.5 商業(yè)三維人臉建模軟件4.5.1 新加坡的面部識(shí)別公司XID Technologies的三維人臉識(shí)別系統(tǒng)4.5.2 美國(guó)Bioscrypt三維人臉識(shí)別產(chǎn)品3D FastPassTM Face Reader4.5.3 加拿大Singular Inversions公司的FaeeGen Modeller4.6 小結(jié)第5章 標(biāo)準(zhǔn)化三維人臉庫(kù)5.1 三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)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(diǎn)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(biāo)準(zhǔn)化人臉的應(yīng)用5.4.1 標(biāo)準(zhǔn)人臉庫(kù)及其線性運(yùn)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(jì)模型5.6 小結(jié)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(dòng)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(dòng)態(tài)選擇6.3 基于Sibson坐標(biāo)的局部特征分析6.3.1 局部特征分析理論基礎(chǔ)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(jì)函數(shù)6.5.2 建模實(shí)例6.6 小結(jié)第7章 根據(jù)單張照片進(jìn)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(diǎn)深度值估計(jì)7.3 紋理映射7.3.1 紋理映射方法分類7.3.2 基于調(diào)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(jié)第8章 光照分析及姿態(tài)估計(jì)8.1 引言8.2 基于中性人臉球面諧波模型的光照估計(jì)及補(bǔ)償8.2.1 球面諧波理論8.2.2 光照估計(jì)8.2.3 光照補(bǔ)償8.3 基于線性回歸的人臉姿態(tài)估計(jì)8.3.1 姿態(tài)估計(jì)概述8.3.2 基于特征點(diǎn)對(duì)的線性回歸模型8.4 小結(jié)附錄A PCA算法及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用A.1 問題描述A.1.1 K-L變換A.1.2 利用PCA進(jìn)行人臉識(shí)別A.2 PCA的理論基礎(chǔ)A.2.1 投影A.2.2 PCA的作用及其統(tǒng)計(jì)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(jì)算大矩陣特征向量A.3 PCA相關(guān)源代碼(matlab版)A.3.1 人臉識(shí)別FaceRec.mA.3.2 特征人臉識(shí)別Eigface.mA.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(guān)源代碼B.2.1 LFA核K與逆核K-1B.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(cè)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(jì)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(cè)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(jì)算D.1 法向量的計(jì)算D.1.1 封閉曲線0.1.2 非封閉曲線D.2 曲率的計(jì)算參考文獻(xiàn)

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