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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121335730

商品编码：25152409321

《智能视觉：深度解析人脸识别的核心技术与前沿应用》 内容简介： 在信息爆炸与数字化浪潮席卷全球的今天，人类面部的独特信息正以前所未有的方式被挖掘、理解与利用。人脸识别，作为人工智能领域最引人瞩目、应用最为广泛的技术之一，早已超越了科幻电影的范畴，深度融入我们的日常生活。从安全验证到社交互动，从身份识别到情感分析，它正在重塑我们与世界交互的模式。《智能视觉：深度解析人脸识别的核心技术与前沿应用》一书，旨在为读者构建一个全面、深入且结构清晰的人脸识别技术知识体系，带领大家穿越其发展历程，洞悉其背后的数学与计算原理，探索其在真实世界中的多样化应用，并展望其未来的无限可能。 本书并非一本简单的操作手册，而是致力于成为您理解人脸识别“为什么”和“如何”的技术指南。我们不会停留在表面的算法介绍，而是将触及核心的数学理论、数据驱动的训练过程以及对复杂计算的精妙处理。通过本书，您将能够深刻理解为何某些算法能够如此精准地捕捉人脸特征，为何深度学习在人脸识别领域取得了革命性的突破，以及在实际部署过程中会遇到哪些挑战与解决方案。 第一部分：人脸识别的基石——理论溯源与模型构建 本部分将带领读者从零开始，逐步构建对人脸识别技术的基本认知。我们将首先回顾人脸识别的发展简史，从早期的基于几何特征的方法，如Eigenfaces（特征脸）和Fisherfaces（费舍尔脸），到后来出现的基于局部特征描述符的方法，如LBP（局部二值模式），再到如今深度学习模型的崛起，梳理出技术演进的脉络。 特征提取的艺术： 详细阐述特征提取在人脸识别中的核心作用。我们将深入剖析几何特征（如眼睛、鼻子、嘴巴的相对位置和距离）和纹理特征（如皮肤的细节纹理）的提取方法。读者将学习如何从原始图像中“提炼”出具有区分度的人脸信息，理解这些特征如何承载个体的独特性。 经典模型的回顾与分析： 深入讲解Eigenfaces和Fisherfaces等早期经典算法的数学原理。我们将详细解析PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）在这些模型中的应用，理解它们如何通过降维和最大化类间散度来学习人脸的“主成分”和“判别性”特征。虽然这些方法在当下可能不是最先进的，但它们奠定了人脸识别的理论基础，理解它们有助于我们更好地掌握后续更复杂的模型。 局部特征的精妙： 探索LBP等局部特征描述符的工作机制。我们将讲解LBP如何通过分析像素与其邻域像素的灰度关系来描述局部纹理信息，以及如何将其扩展到多尺度、多方向，从而增强对光照、表情变化的鲁棒性。 从二维到三维： 讨论三维人脸识别的必要性与挑战。在了解二维人脸识别的基础上，本书将探讨三维人脸模型如何克服光照、姿态变化带来的问题，以及如何通过3D扫描、建模等技术来获取三维人脸数据，并分析基于3D模型的识别方法。 第二部分：深度学习浪潮——赋能现代人脸识别 深度学习的出现无疑是人脸识别领域的一次革命。本部分将聚焦于深度学习模型在人脸识别中的应用，从基础概念到前沿模型，为读者揭示其强大的能力。 神经网络基础： 简要回顾神经网络的基本构成，包括神经元、激活函数、层等概念，为理解深度学习模型打下基础。 卷积神经网络（CNN）的精髓： 深入剖析CNN在图像识别领域的优势，特别是其在人脸特征提取上的卓越表现。我们将详细讲解卷积层、池化层、全连接层的工作原理，以及感受野、权值共享等关键概念，理解CNN如何自动学习图像中的层次化特征。 端到端的人脸识别模型： 介绍主流的端到端深度学习人脸识别模型，如DeepFace, FaceNet, VGGFace等。我们将重点分析这些模型是如何将人脸检测、对齐、特征提取和比对集成在一个统一的框架中，以及它们所采用的损失函数（如Triplet Loss, ArcFace, CosFace等）如何优化模型以获得更好的判别性特征。 大规模数据集的训练与挑战： 讨论训练高性能人脸识别模型所需的大规模标注数据集（如LFW, CelebA, MS-Celeb-1M等）的构建、使用及其面临的挑战，例如数据偏见、隐私问题等。 对抗样本与模型鲁棒性： 探讨对抗样本对人脸识别模型造成的威胁，以及如何通过对抗训练等技术来提升模型的鲁棒性，使其更能抵御恶意攻击。 第三部分：实战中的人脸识别——从理论到应用的桥梁 理论知识的掌握最终是为了应用于实际问题。本部分将带领读者了解人脸识别在实际场景中的部署与应用，探讨相关的技术细节和工程挑战。 人脸检测与对齐： 详细讲解人脸检测算法（如Haar Cascades, HOG, SSD, YOLO, MTCNN等）的原理和应用，以及人脸对齐（如关键点检测）的重要性。理解如何从原始图像中准确地定位人脸并将其规范化，是后续识别的必要前提。 特征比对与匹配： 介绍基于特征向量的人脸比对方法，包括余弦相似度、欧氏距离等度量标准的原理与选择。我们将探讨如何在大规模数据库中进行高效的人脸搜索与识别，例如使用LSH（局部敏感哈希）等技术。 应用场景的深度剖析： 身份认证与安全： 探讨人脸识别在门禁系统、手机解锁、支付验证等场景中的应用，分析其带来的便捷性与潜在的安全风险，以及如何通过多模态识别（如人脸+声纹）等方式增强安全性。 公共安全与监控： 讨论人脸识别在视频监控、嫌疑人追踪、重点人员布控等方面的作用，以及由此引发的隐私保护与伦理 debate。 智能终端与物联网： 讲解人脸识别如何赋能智能家居、智能穿戴设备，实现个性化服务与便捷交互。 新零售与智慧城市： 探索人脸识别在客流分析、精准营销、智慧交通、社区管理等领域的创新应用。 情感分析与行为识别： 介绍如何通过人脸识别技术分析人的情绪状态、表情变化，以及更进一步地识别特定行为模式。 工程实现中的挑战与优化： 实时性要求： 讨论如何在嵌入式设备或资源受限的环境中实现高效的人脸识别，包括模型轻量化、硬件加速等技术。 光照、姿态、遮挡与年龄变化： 深入分析这些常见干扰因素对识别精度的影响，以及如何通过数据增强、专门的网络结构或后处理技术来提高模型的鲁棒性。 活体检测： 讲解活体检测的重要性，以及常用的活体检测技术（如纹理分析、3D深度感知、运动捕捉等），以防止照片或视频的欺骗。 数据隐私与合规性： 探讨在处理人脸数据时，如何遵守相关法律法规（如GDPR），保护用户隐私，以及数据的匿名化与加密技术。 第四部分：人脸识别的未来展望——前沿探索与伦理思考 技术的发展永无止境。《智能视觉：深度解析人脸识别的核心技术与前沿应用》的最后一章将着眼于未来，探讨人脸识别领域的前沿研究方向与潜在的伦理挑战。 跨年龄、跨种族人脸识别： 探讨如何构建更加公平、普适的人脸识别系统，减少不同年龄、种族群体之间的识别性能差异。 无监督与半监督学习： 介绍如何利用少量标注数据或无标注数据来训练更强大的模型，降低对大规模标注数据的依赖。 可解释性AI（XAI）在人脸识别中的应用： 探讨如何理解深度学习模型做出决策的原因，提高模型的透明度与可信度。 人脸识别的融合应用： 展望人脸识别与其他AI技术的融合，如与自然语言处理结合实现更智能的交互，与增强现实/虚拟现实结合创造沉浸式体验。 伦理、隐私与社会责任： 再次强调人脸识别技术在发展过程中所面临的伦理困境，如隐私侵犯、数据滥用、算法歧视等，并呼吁开发者、研究者和政策制定者共同构建负责任的人工智能生态。 《智能视觉：深度解析人脸识别的核心技术与前沿应用》是一本为希望深入了解人脸识别技术的工程师、研究者、学生以及对该领域感兴趣的业外人士量身打造的专业读物。本书力求理论严谨，内容翔实，并通过系统性的梳理，帮助读者构建起一个完整、清晰的人脸识别技术知识框架，为他们在学术研究、工程实践或决策制定方面提供坚实的基础与前瞻性的洞察。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚接触到人脸识别这个领域，感觉它既神秘又充满魅力。在挑选入门书籍时，我看了不少，最终选择了这本。它最吸引我的地方在于“实战”二字，而且是以MATLAB为工具，这对我来说非常重要。我之前在学校接触过一些MATLAB的基础课程，但一直没有找到一个好的切入点去学习更深入的技术。这本书的出现，正好满足了我的需求。我翻了几页，发现书中对人脸识别的各个阶段都有详细的介绍，从人脸的检测、特征提取，到最后的识别比对，感觉逻辑性很强。我尤其关注的是书中关于特征提取和分类器的部分，因为这直接关系到识别的准确率。我希望这本书能详细讲解不同特征提取方法的优缺点，以及如何选择和训练合适的分类器。同时，我也希望能看到书中提供一些经典的人脸识别算法的MATLAB实现，这样我就可以对照着代码，去理解算法的细节，并且能够自己动手去运行和修改，去感受不同参数对结果的影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是它的内容组织方式非常清晰，不像我之前看过的其他一些技术书籍，上来就抛出大量的数学公式和复杂的算法，让人望而却步。这本书的开头部分，像是循序渐进地引入人脸识别的概念，从最基础的原理开始讲起，然后逐步深入到更复杂的主题。我特别欣赏的是它在讲解算法时，会用通俗易懂的语言来解释，即使是一些比较抽象的概念，也能通过图文并茂的方式呈现出来，让我这个初学者也能比较容易地理解。而且，书中提到的MATLAB应用，我觉得非常实用。很多时候，技术书籍只会给出理论，但缺乏实际操作的指导，而这本书恰恰填补了这一空白。我喜欢它能够提供具体的代码示例，并且能够跟着一步步地去实现，这样不仅能加深对理论的理解，还能培养实际解决问题的能力。整体来说，这本书给人的感觉是“接地气”，让原本高深的人脸识别技术变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价和包装都显得非常用心，这让我对它的内容质量有了初步的期待。我之前也尝试过学习一些关于人脸识别的资料，但很多时候都觉得理论过于晦涩，或者代码实现过于复杂，难以入手。这本书以“原理入门”为定位，并且特别强调了“MATLAB工具”，这对我来说是两个非常重要的吸引点。我希望这本书能够做到：第一，理论讲解清晰易懂，避免过多的专业术语堆砌，更多地从直观的角度去解释算法的原理。第二，MATLAB的实战部分能够真正做到“手把手教学”，提供完整可运行的代码，并且对代码的每一部分都有详细的注释和解释，让我能够理解代码背后的逻辑。第三，希望书中能够介绍一些当前主流的人脸识别算法，并且能够对比它们的优缺点，帮助我建立一个宏观的认知。我尤其期待关于人脸特征点检测、人脸对齐以及各种降维技术在人脸识别中的应用，这些都是我非常感兴趣但又觉得有些挑战的知识点。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能以及其在现实生活中的应用非常感兴趣，而人脸识别无疑是其中一个非常热门且实用的方向。在选择学习材料时，我倾向于那些能够提供理论基础同时又具备实践指导的书籍。这本《包邮人脸识别原理与实战》给我留下了深刻的印象，因为它明确地将“原理”与“实战”结合，并且选择了MATLAB作为开发工具。我个人认为，MATLAB在图像处理和科学计算方面有着强大的优势，非常适合用于人脸识别的研究和开发。从我目前的初步阅读来看，书中对于人脸识别的整个流程，包括数据预处理、特征提取、模型构建等都有比较系统性的讲解，这一点让我觉得内容非常全面。我特别期待书中在特征提取和模型训练方面的详细阐述，例如如何选择合适的特征描述子，以及如何有效地训练各种分类器来提高识别精度。如果书中能提供一些实际案例和数据集，让我能够跟着教程一步步完成一个完整的人脸识别系统，那将是非常宝贵的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计确实很吸引人，那种科技蓝搭配着精致的人脸轮廓图，瞬间就能抓住眼球。我当初下单就是因为这个，感觉封面就传递出一种专业、严谨又不失前沿的感觉。拿到书后，迫不及待地翻开，第一感觉是纸张的质感很好，印刷清晰，排版也很舒服，不像有些技术书籍那种密密麻麻的文字堆砌，这本书在章节的划分和内容的组织上，感觉是花了不少心思的。虽然我还没来得及深入研究每一个技术点，但从目录上看，涵盖了人脸识别的各个核心环节，从基础的图像处理到复杂的深度学习模型，似乎都覆盖到了。我尤其期待书中关于MATLAB的实战部分，因为我本身就对MATLAB比较熟悉，所以能结合自己熟悉的工具来学习人脸识别，我觉得会事半功倍。而且，教程类型的书籍，最怕的就是理论讲得云里雾里，代码又难以理解，希望这本书能在这方面做得比较好，理论与实践能够有机结合，让我能真正动手去做，而不是只停留在看懂。