Python人脸识别：从入门到工程实践

出版者:机械工业出版社

作者:王天庆

页数:260

出版时间:2019-5-1

价格:69

装帧:平装

isbn号码:9787111623854

丛书系列:智能系统与技术丛书

具体描述

这是一本面向初学者的人脸识别工具书，不仅适合零基础的读者快速入门，还适合有一定基础的读者使其迅速达到可以进行工程实践的水平。

作者就职于某世界100强企业，在人脸识别方面积累了丰富的工程实践经验。本书不仅详细介绍了机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法，而且还通过相关的实战案例讲解了如何进行人脸识别方面的实践，以及如何将做好的模型应用于工程实践中。同时，本书还提供了大量简洁、精炼的代码，能帮助读者从零开始实现一个工程级别的人脸识别引擎。

全书一共8章：

第1章介绍了人脸识别的基础知识和必备常识；

第2~4章详细讲解了与人脸识别相关的数学、机器学习、计算机视觉、OpenCV相关的基础和算法；

第5章讲解了深度学习的原理以及使用Keras实现深度学习模型的方法；

第6章介绍了常用的人脸识别算法；

第7~8章详细讲解了人脸识别引擎的实现方法以及如何将做好的模型进行工程化。

作者简介

王天庆

长期从事分布式系统、数据科学与工程、人工智能等方面的研究与开发，在人脸识别方面有丰富的实践经验。现就职某世界100强企业的数据实验室，从事数据科学相关技术领域的预研工作。

曾就职于某海外业务社交类移动互联网公司，熟悉大数据平台研发、架构，以及数据的处理和分析，熟悉Web架构和高性能、高并发、高可用系统。

中国电子学会（计算机应用分会）会员，CSDN博客专家，热爱技术分享与交流。

目录信息

前言
第1章　人脸识别入门1
1.1　人脸识别概况1
1.1.1　何为人脸识别1
1.1.2　人脸识别的应用2
1.1.3　人脸识别的目标4
1.1.4　人脸识别的一般方法5
1.2　人脸识别发展状况8
1.2.1　人脸识别历史沿革8
1.2.2　DT时代的呼唤10
1.2.3　计算机视觉的新起点10
1.3　本章小结12
第2章　数学与机器学习基础13
2.1　矩阵13
2.1.1　矩阵的形式13
2.1.2　行列式14
2.1.3　转置15
2.1.4　矩阵的一般运算15
2.2　向量17
2.2.1　向量的形式18
2.2.2　向量的点乘18
2.2.3　向量的范数19
2.3　距离度量19
2.3.1　欧式距离19
2.3.2　曼哈顿距离20
2.3.3　余弦距离20
2.3.4　汉明距离21
2.4　卷积22
2.4.1　一维卷积22
2.4.2　二维卷积23
2.5　机器学习基础25
2.5.1　机器学习类别25
2.5.2　分类算法26
2.6　本章小结38
第3章　计算机视觉原理与应用39
3.1　计算机视觉介绍39
3.2　颜色模型40
3.2.1　彩色图像40
3.2.2　灰度图像与二值图像42
3.3　信号与噪声44
3.3.1　信号44
3.3.2　噪声45
3.4　图像滤波45
3.4.1　均值滤波45
3.4.2　中值滤波47
3.5　图像的几何变换47
3.5.1　平移48
3.5.2　旋转49
3.5.3　缩放50
3.6　图像特征50
3.6.1　灰度直方图50
3.6.2　LBP特征51
3.6.3　Haar特征52
3.6.4　HOG特征54
3.7　本章小结56
第4章　OpenCV基础与应用58
4.1　OpenCV介绍58
4.2　科学计算库Numpy59
4.2.1　array类型60
4.2.2　线性代数相关62
4.2.3　矩阵的高级函数64
4.3　OpenCV基本操作70
4.4　图像的基本变换72
4.4.1　颜色变换72
4.4.2　几何变换80
4.4.3　图像噪声处理83
4.5　本章小结86
第5章　深度学习与Keras工程实践87
5.1　深度学习介绍87
5.2　Keras框架简介89
5.3　Keras的使用方法91
5.3.1　深度学习的原理91
5.3.2　Keras神经网络堆叠的两种方法92
5.4　常用的神经网络层96
5.4.1　全连接层96
5.4.2　二维卷积层98
5.4.3　池化层100
5.4.4　BN层103
5.4.5　dropout层105
5.4.6　flatten层106
5.5　激活函数108
5.5.1　Sigmoid激活函数108
5.5.2　Softmax激活函数109
5.5.3　ReLU激活函数110
5.5.4　Keras中激活函数的使用111
5.6　优化器112
5.6.1　SGD优化器113
5.6.2　Adadelta优化器116
5.7　损失函数117
5.7.1　均方误差117
5.7.2　交叉熵损失函数118
5.7.3　Keras提供的损失函数120
5.8　模型评估方法122
5.8.1　交叉验证122
5.8.2　分类器性能评估124
5.9　数据增强127
5.9.1　数据增强概述128
5.9.2　Keras实现数据增强129
5.9.3　自己实现数据增强133
5.10　Keras的工程实践134
5.10.1　训练时的回调函数135
5.10.2　打印网络信息137
5.10.3　输出网络结构图139
5.10.4　获取某层的输出140
5.11　本章小结142
第6章　常用人脸识别算法143
6.1　特征脸法143
6.2　OpenCV的方法146
6.2.1　人脸检测方法147
6.2.2　人脸识别方法149
6.3　Dlib的人脸检测方法151
6.4　基于深度学习的图片特征提取152
6.4.1　AlexNet152
6.4.2　VGGNet155
6.4.3　GoogLeNet157
6.4.4　ResNet160
6.5　基于深度学习的人脸检测161
6.5.1　基于深度学习的目标检测162
6.5.2　MTCNN164
6.6　基于深度学习的人脸识别167
6.6.1　基于度量学习的方法168
6.6.2　基于边界分类的方法171
6.7　本章小结177
第7章　人脸识别项目实战178
7.1　人脸图片数据集178
7.1.1　Olivetti Faces人脸数据集178
7.1.2　LFW人脸数据集180
7.1.3　YouTube Faces人脸数据集181
7.1.4　IMDB WIKI人脸数据集181
7.1.5　FDDB人脸数据集182
7.2　使用OpenCV的人脸检测182
7.2.1　Haar级联分类器182
7.2.2　OpenCV的SSD人脸检测器184
7.3　使用Dlib的人脸检测186
7.3.1　基于Hog-SVM的人脸检测186
7.3.2　基于最大边界的对象检测器187
7.4　深度学习实践188
7.4.1　卷积神经网络实现189
7.4.2　数据增强207
7.4.3　自定义损失函数211
7.4.4　数据预处理213
7.4.5　模型训练214
7.4.6　实现Web接口216
7.4.7　模型调优与总结218
7.5　人脸识别的拓展应用219
7.6　本章小结220
第8章　人脸识别工程化221
8.1　云平台实践221
8.1.1　云计算介绍221
8.1.2　云服务的形式223
8.1.3　云平台架构设计224
8.2　服务API设计229
8.2.1　人脸检测229
8.2.2　人脸对比239
8.3　人脸图片存储241
8.4　人脸图片检索243
8.5　本章小结244
附录　参考文献245
· · · · · · (收起)

用户评价

这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝调配上抽象的几何图形，让人联想到计算机视觉领域那种既神秘又严谨的氛围。我本来对机器学习和图像处理抱有很高的热情，但总觉得缺乏一个能将理论与实践完美结合的指引。拿到这本书后，我最先关注的是它对基础概念的阐述方式。作者似乎非常注重打地基，从最底层的像素操作、色彩空间转换讲起，而不是直接跳到那些高深的神经网络模型。这种循序渐进的讲解方式，对于我这种背景相对薄弱的初学者来说，简直是福音。它没有用那种高高在上的学术腔调，而是用非常贴近实际工程的角度去解释为什么需要这些基础步骤。比如，它会详细分析在不同光照条件下，如何通过预处理步骤来优化后续识别的准确率，而不是简单地丢出一个公式。我特别喜欢它在讲解卷积层时，插入的一些历史小故事，让原本枯燥的数学概念变得生动起来，仿佛能感受到前辈们在实验室里探索的艰辛与乐趣。这种对细节的打磨，让阅读过程充满了发现的惊喜，而不是机械地吸收知识点。

这本书在项目实战方面的安排，远超出了我的预期。很多技术书籍要么理论讲得过于空泛，要么项目过于简单，无法真正反映工业界的需求。但这本书不同，它构建的案例具有很强的层次感。从最初简单的静态人脸检测，逐步过渡到动态视频流中的实时跟踪与识别，每一步的升级都伴随着对新算法和新工具的引入。我记得在讲解模型部署那一章时，作者花了大量篇幅讨论了如何在资源有限的边缘设备上优化推理速度，这正是我当前工作中最头疼的问题之一。书中详尽地对比了不同量化策略对性能和精度的影响，并且给出了清晰的代码示例和性能对比图表。这种“想你所想，解你所难”的写作风格，让我感觉作者真的是一位经验丰富的工程师，而不是仅仅停留在纸上谈兵的学者。尤其是在处理误报率和召回率的平衡点时，书中的讨论非常深入，它没有给出唯一的“标准答案”，而是引导读者根据具体应用场景做出权衡取舍，这才是真正的工程智慧。

这本书的实用价值体现在其对“工程陷阱”的预警上。很多初学者往往只关注模型在测试集上的高精度，却忽略了实际部署中可能遇到的各种“脏数据”和边界条件。这本书则仿佛一位历经沙场的战士，提前揭示了战场上的各种诡雷。它用多个实际案例来剖析数据不平衡、对抗性攻击的脆弱性以及模型泛化能力不足的根本原因。我特别欣赏它对特征工程的深度挖掘，而不是简单地依赖深度学习的黑箱能力。书中对人脸关键点定位的稳健性分析，教会了我如何设计更加健壮的特征提取器，以应对姿态变化和遮挡问题。这种由内而外的、对系统稳定性的关注，是真正区分“算法实现者”和“系统工程师”的关键所在。它教会我的不仅仅是如何训练一个模型，更是如何构建一个能在真实世界中持续稳定运行的人脸识别系统。

翻阅这本书，最让我印象深刻的是它对工具链的全面覆盖。在人工智能领域，光有算法思想是不够的，如何有效地使用工具链来落地应用至关重要。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅停留在介绍TensorFlow或PyTorch的基础语法，而是深入到如何利用这些框架的高级API来构建高效的训练流水线。例如，它详细展示了如何使用`tf.data`或PyTorch的`DataLoader`来构建高效的数据管道，避免了CPU等待GPU的常见性能瓶颈。更令人称道的是，书中对版本兼容性和环境配置的说明也极为详尽，这在快速迭代的AI领域中非常宝贵。我过去花了好几天时间来解决库版本冲突的问题，而这本书似乎提前预见到了这些陷阱，并给出了“最佳实践”的解决方案。阅读过程中，我仿佛有位资深导师随时在身边指导，每当我准备尝试一个新模块时，总能找到书中关于依赖管理和环境隔离的可靠建议。这种对“如何让代码跑起来并且跑得快”的关注，是很多理论书籍所欠缺的。

从文学修饰的角度来看，这本书的叙事节奏掌握得相当老道。它深知技术读者既需要严谨的逻辑，也需要适度的喘息空间。在介绍完一系列复杂的数学推导后，作者总会穿插一些关于“为什么选择这个架构而非那个”的哲学思考，这极大地提升了阅读的趣味性和深度。例如，在讨论注意力机制的演变时，它没有简单地堆砌公式，而是探讨了人类视觉系统对特征提取的偏好，从而解释了为什么某种网络结构在特定任务上表现更优。这种宏观视角和微观实现的完美结合，使得知识点不再是孤立的碎片，而是构成了一张完整的知识网络。再者，书中的排版设计也值得称赞，代码块的区分度很高，关键公式被清晰地高亮或单独列出，阅读体验非常流畅，即使是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本由同行精心撰写的“心法秘籍”。

最近读了一下，算得上是使用Python进行人脸识别的入门书籍，通俗易懂，配有代码。

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