基于机器的智能人脸识别

作者:牟登攀

页数:171

出版时间:2010-1

价格:32.00元

isbn号码:9787040223552

具体描述

《基于机器的智能人脸识别》内容简介：Machine, based Intelligent Face Recognition discusses the general engineering method of imitating intelligent human brains for video-based face recognition in a fundamental way, which is completely unsupervised,automatic, self-learning,self-updated and robust. It also overviews stateof-the-art researchon cognitive-based biometrics and machine-based biometrics, and especially the advances in face recognition.

This book is intended for scientists, researchers, engineers, and students in the field of computer vision, machine intelligence, and particularly of face recognition.

用户评价

《基于机器的智能人脸识别》这本书的命名非常具有概括性和前瞻性，它直接点出了一个核心技术和一个关键应用领域。作为一个对人工智能发展有着浓厚兴趣的读者，我总是寻找能够为我打开新视界的书籍。人脸识别技术无疑是当前人工智能领域最引人注目的技术之一，它深刻地影响着我们的日常生活。我希望这本书能够为我提供一个系统性的学习框架，让我能够从根本上理解人脸识别是如何实现的。我会特别期待书中对“基于机器”的解释，这是否意味着它会详细介绍各种图像处理和机器学习算法，以及它们在人脸识别中的具体应用？例如，对于人脸检测，是否会深入讲解SIFT, SURF, ORB等特征描述符，以及基于深度学习的目标检测算法如Faster R-CNN, SSD, YOLO等？在人脸识别模型方面，我希望能够了解到如何从检测到的人脸图像中提取出具有判别性的特征，并进行人脸比对。书中是否会介绍如LDA, Gabor, LBP等传统特征提取方法，以及更为强大的基于深度学习的特征学习方法，如FaceNet, DeepFace等？更让我感到兴奋的是“智能”这个词，它暗示了这本书将不仅仅是算法的堆砌，而是会探讨如何让机器真正“理解”和“识别”人脸。这是否包括了对模型鲁棒性的讨论，比如如何应对光照、姿态、表情的变化，以及如何进行大规模人脸库的检索？这本书的标题给我的感觉是既有理论深度，又有实践指导意义，非常值得期待。

这本书的名字，《基于机器的智能人脸识别》，听起来就非常具有吸引力。我一直对人工智能在现实生活中的应用充满好奇，尤其是人脸识别技术，它已经渗透到我们生活的方方面面。然而，对于其中的具体原理和实现方式，我总觉得隔着一层纱。这本书的标题，恰好点明了技术的核心——“基于机器”，并且强调了其“智能”的特性，这让我对能够揭示其中奥秘的书籍充满了期待。我希望这本书能够详细地解释“基于机器”的含义，也就是它将如何从计算机视觉和机器学习的角度来解析人脸识别。我会非常关注书中关于人脸检测、特征提取以及人脸比对的详细介绍。例如，对于人脸检测，我希望了解有哪些常用的算法，它们是如何工作的，以及在不同场景下它们的表现如何。在特征提取方面，我迫切想知道如何将一张二维图像转化为机器能够理解的、具有区分度的高维特征向量，书中是否会介绍如PCA、LDA、LBP等传统方法，以及目前非常流行的基于深度学习的特征学习方法？“智能”这个词更是让我对这本书充满了遐想。它是否会探讨如何训练机器学习模型来学习人脸的独特模式？是否会介绍一些先进的算法，比如如何处理模糊、低分辨率的人脸图像，如何应对光照、表情、姿态的变化，甚至是如何实现活体检测来防止欺骗？这本书给我的第一印象是非常专业且有深度，它似乎能够为我揭开智能人脸识别技术的神秘面纱。

这本书的名字《基于机器的智能人脸识别》就像一扇通往未来科技世界的大门，让我充满好奇和探索的欲望。作为一名对AI技术充满热情的研究者，我一直在寻找一本能够真正引领我深入理解人脸识别核心技术的书籍。我希望这本书能够不仅停留在概念的介绍，而是能够提供详实的理论基础，让我能够理解那些驱动智能人脸识别的算法是如何被设计和优化的。我特别关心书中是否会详细阐述深度学习在人脸识别中的核心作用，例如卷积神经网络（CNN）是如何被应用于人脸特征提取的，以及像ArcFace, CosFace, SphereFace等先进的损失函数是如何提高人脸辨识能力的。我希望能看到这些模型的网络结构图，并理解它们每一层的设计意图。此外，我关注到“智能”这个词，这让我联想到这本书可能还会探讨一些更高级的主题，比如如何处理非结构化数据、如何进行大规模人脸数据库的检索，甚至是如何实现活体检测来防止欺骗攻击。对于实际工程应用中的挑战，比如如何平衡识别精度和计算效率，如何处理数据偏见和公平性问题，书中是否会给出一些指导性的解决方案？这本书的吸引力在于它承诺将“机器”与“智能”的结合，让我相信它不仅仅是一本算法手册，更可能是一本关于如何构建真正强大、鲁棒且智能的人脸识别系统的指南。我非常期待它能带给我一些前所未有的洞见和启发。

这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配银色线条勾勒出人脸的轮廓，既有科技感又不失艺术感。书名《基于机器的智能人脸识别》字体醒目，排版简洁大方，一眼就能看出其主题的专业性。我一直对人工智能在图像识别领域的应用非常感兴趣，尤其是人脸识别技术，它在安防、社交、支付等多个领域都有着广泛的应用前景。我曾经看过一些关于机器学习和深度学习的入门书籍，但总觉得在人脸识别这一具体应用上，还需要更深入、更系统的学习。这本书的书名直接点明了核心技术和应用方向，让我对它充满了期待。我希望它能从最基础的原理讲起，逐步深入到各种复杂的算法模型，并且能够结合实际的应用案例，让我能够理解技术是如何落地并解决实际问题的。例如，对于人脸检测、特征提取、人脸比对等关键步骤，我希望能有详细的解释，并了解到不同算法的优缺点以及适用的场景。同时，我也关注到“智能”这个词，这让我对书中可能涉及的AI核心技术，如神经网络、卷积神经网络等，有了更多的联想。这本书是否能够帮助我理解如何训练一个高性能的人脸识别模型？它是否会介绍一些最新的研究成果和技术趋势？这些都是我在阅读前非常关心的问题。这本书给我的第一印象是非常专业且具有前瞻性，它似乎能够成为我在人脸识别领域学习道路上的重要指引。

《基于机器的智能人脸识别》这个书名，非常直接且具有高度的专业性，这立刻吸引了我。我一直在关注人工智能的发展，尤其是那些能够带来实际变革的技术，人脸识别无疑是其中的佼佼者。然而，作为一名非专业背景的读者，我对于“基于机器”的实现细节以及“智能”的背后逻辑感到非常好奇。我希望这本书能够以一种清晰易懂的方式，为我解读人脸识别的整个流程。例如，在“基于机器”的实现上，我希望书中能够详细阐述图像采集、预处理（如去噪、增强、归一化等），以及至关重要的特征提取过程。我会特别期待了解到，如何从原始的像素数据中提取出人脸的关键特征，无论是经典的几何特征还是现代深度学习方法所提取的高层语义特征。书中是否会深入介绍如Haar特征、LBP特征、HOG特征，以及CNN中常用的卷积层、池化层等的作用？而“智能”这个词，更是让我对书中可能包含的内容充满了遐想。它是否会讲解如何利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、Adaboost，或者更先进的深度神经网络，来训练模型，使其能够准确地识别出不同个体的人脸？我非常想知道，书中是否会讨论如何处理人脸识别中的难点，比如光照变化、遮挡（如戴口罩、眼镜）、姿态变化、表情差异，以及年龄增长等问题，并且提供相应的解决方案。这本书的标题给我的感觉是，它不仅会介绍技术，更会讲解技术背后的思想和原理，这正是我想从一本好书中获得的。

仅仅从书名《基于机器的智能人脸识别》来看，我就已经被它所吸引。这不仅仅是一个技术名词的堆砌，更是对一个正在深刻改变我们生活和工作的领域的一种精准概括。我一直对人脸识别技术在日常生活中的应用感到惊叹，从手机解锁到公共安全监控，它无处不在。然而，我一直对它背后的“智能”机制充满了疑问。这本书的标题让我看到了一个深入探索这些机制的可能性。我希望这本书能够详细讲解“基于机器”的实现方式，也就是说，它会介绍各种用于实现人脸识别的计算机视觉和机器学习算法。我尤其对如何将原始的图像数据转化为计算机可以理解和处理的特征信息的过程很感兴趣。书中是否会涉及图像预处理技术，比如人脸对齐、光照归一化等？在特征提取方面，我期望能看到关于如何有效地从人脸图像中捕捉关键信息的方法，无论是传统的几何特征还是深度学习提取的高维特征。更重要的是，我希望这本书能够解释“智能”是如何体现在人脸识别中的。它是否会介绍如何训练模型来学习人脸的独特模式？如何处理不同个体之间的细微差别，以及如何在大规模数据库中进行快速准确的匹配？我期待这本书能够揭示人脸识别技术背后隐藏的奥秘，让我能够从一个旁观者变成一个理解者，甚至是一个参与者。它的标题承诺了对核心技术的深入挖掘，这正是吸引我想要翻开它第一页的强大动力。

我刚拿到《基于机器的智能人脸识别》这本书，书的封面设计简洁大气，书名直接点明了技术核心和应用方向，让我对它充满了期待。我一直对人工智能在各个领域的应用非常关注，而人脸识别技术无疑是其中最贴近我们日常生活，同时也是最具挑战性的技术之一。我希望这本书能够提供一个全面而深入的视角，带领我走进人脸识别的世界。我尤其想了解“基于机器”的具体含义，这是否意味着书中会详细讲解实现人脸识别所必需的计算机视觉技术和机器学习算法？例如，在人脸检测阶段，我会想知道有哪些经典和前沿的算法，它们各自的工作原理和优劣势是什么。在人脸特征提取方面，如何从原始图像中提取出能够有效区分不同个体的关键信息，是我非常感兴趣的部分。书中是否会介绍如PCA、LDA等传统降维方法，以及目前主流的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）在特征提取中的作用？我更期待的是“智能”这个词，它暗示了书中不仅仅是技术方法的介绍，更会探讨如何让机器具备“识别”人脸的能力，这可能涉及到模型的训练、优化以及如何处理各种干扰因素，比如光照、遮挡、表情变化等。我希望这本书能提供一些实际的应用案例，让我能看到理论是如何落地，并解决实际问题的。这本书的标题给我一种扎实、专业的感觉，我相信它能够成为我学习人脸识别技术的重要启程。

仅仅看到《基于机器的智能人脸识别》这个书名，就足以激起我强烈的求知欲。在当今社会，人脸识别技术几乎无处不在，从手机解锁到安防监控，它的身影随处可见。然而，作为一名对技术充满好奇心的读者，我一直想深入了解这背后隐藏的“机器”是如何工作的，以及它为何能够如此“智能”。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索人脸识别的奥秘。我特别关注“基于机器”的实现，这意味着书中应该会涉及大量关于计算机视觉和机器学习的算法。我会期待书中详细介绍人脸检测的各种方法，比如传统的基于特征的方法（如Haar Cascade, HOG）以及现代基于深度学习的方法（如SSD, YOLO）。在特征提取方面，我希望能看到关于如何从人脸图像中提取出具有辨识度的关键信息，无论是经典的局部二值模式（LBP）还是更加强大的深度学习模型的特征表示。而“智能”这个词，则让我对书中可能探讨的“学习”过程充满了期待。它是否会解释机器是如何通过大量的样本数据来学习人脸的模式，并建立起强大的识别模型？是否会介绍如卷积神经网络（CNN）在人脸识别中的核心作用，以及各种先进的损失函数（如Triplet Loss, ArcFace）是如何提高模型的判别能力的？我更想知道，书中是否会涉及一些实际应用中的挑战，例如如何提高识别的准确性和鲁棒性，如何应对各种干扰因素，以及如何保证隐私安全等问题。这本书的标题传递出一种扎实、深入的学术气息，让我相信它能够提供真正有价值的知识。

《基于机器的智能人脸识别》这个书名，光是听起来就充满了科技感和未来感。我一直对人工智能，特别是计算机视觉领域非常着迷，而人脸识别技术，作为其中的一个重要分支，无疑是我特别想要深入了解的。这本书的标题精准地概括了其核心内容，让我立刻产生了想要一探究竟的冲动。我非常希望这本书能够详细介绍“基于机器”的人脸识别技术是如何实现的。这是否意味着它会从图像处理的基础知识讲起，例如人脸的检测、定位，然后过渡到特征提取，最后到人脸的匹配和识别？我尤其关注在特征提取方面，书中是否会介绍像SIFT、SURF、LBP等传统特征，以及当前最先进的基于深度学习的特征表示方法，比如CNN的各种架构和它们在人脸识别任务上的应用？“智能”这个词也让我对这本书充满了期待。我希望它能解释机器是如何通过学习来“理解”和“识别”人脸的，例如，它是否会讲解一些经典的机器学习算法，如SVM、Adaboost等，或者更深入地探讨深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等在人脸识别中的具体应用？我更想知道，这本书是否会包含一些关于如何提高人脸识别系统鲁棒性的讨论，比如如何应对不同光照条件、姿态变化、表情变化以及面部遮挡等问题？这本书的标题本身就给我一种全面、深入的预感，我非常渴望它能够为我揭示人脸识别技术的奥秘。

我最近刚刚接触到《基于机器的智能人脸识别》这本书，书名就让我眼前一亮，它精准地抓住了当下最热门和最具潜力的技术领域之一。我一直对计算机视觉和人工智能的发展趋势非常关注，而人脸识别技术无疑是其中一个非常直观且应用广泛的分支。这本书的出现，恰好填补了我在这方面系统性知识的空白。我希望这本书能够提供一个全面而深入的视角，不仅仅是介绍算法，更重要的是能让我理解“为什么”这些算法能够工作，以及它们背后的数学原理和工程实现。例如，在人脸检测阶段，我会想了解不同的检测器（如Haar Cascade, HOG, SSD, YOLO等）是如何工作的，它们各自的优势和劣势是什么，以及在不同场景下如何选择合适的检测器。接着，在特征提取部分，我迫切想知道如何从一张模糊或者有遮挡的人脸中提取出稳定且具有辨识度的特征，书中是否会详细介绍LBP, Fisherfaces, Eigenfaces等传统方法，以及更先进的深度学习方法，如Siamese网络、Triplet Loss等？而到了人脸比对，我又想知道如何有效地度量两个特征向量之间的相似度，并设置合理的阈值来判断是否为同一个人。此外，这本书是否会涉及一些实际应用中的挑战，比如光照变化、姿态变化、遮挡、表情变化等，以及如何通过技术手段来克服这些困难？我期待书中能够提供一些实用的建议和技巧，甚至是一些代码示例，这样能够帮助我更好地将理论知识转化为实践能力。这本书的标题传递出一种扎实的技术功底和广阔的应用视野，我非常期待它能够带给我一场精彩的知识盛宴。