人工智能：人臉識別與搜索

第1章 人臉識別概述\t1
1．1 廣義的人臉識別的1：1、1：N和N：N比對計算模式\t2
1．1．1 人臉驗證――1：1相似度對比\t3
1．1．2 人臉檢索――1：N相似度比對\t4
1．1．3 N：N人臉相似性計算\t6
1．1．4 人臉檢測、人臉識別、人臉檢索與1：1、1：N、N：N
人臉相似度計算\t6
1．2 人臉識別技術的應用場景\t7
1．2．1 當前應用\t8
1．2．2 未來應用\t11
1．3 常用數(shù)據(jù)集介紹\t12
1．3．1 人臉檢測數(shù)據(jù)集\t12
1．3．2 人臉識別數(shù)據(jù)集\t14
1．3．3 人臉關鍵點定位數(shù)據(jù)集\t15
1．3．4 其他數(shù)據(jù)集\t16
本章參考文獻\t17
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第2章 人臉檢測技術的最新進展\t19
2．1 Cascade CNN人臉檢測算法\t20
2．2 MTCNN人臉檢測算法\t24
2．3 Face R-CNN人臉檢測算法\t27
2．4 SSH人臉檢測算法\t28
2．5 DSFD人臉檢測算法\t32
2．6 本章小結\t35
本章參考文獻\t36
第3章 人臉識別技術的最新進展\t38
3．1 DeepID系列人臉識別算法\t39
3．2 FaceNet人臉識別算法\t41
3．3 ArcFace人臉識別算法\t44
本章參考文獻\t47
第4章 人臉關鍵點定位技術的最新進展\t49
4．1 Coarse-to-Fine CNN人臉關鍵點定位算法\t50
4．2 TCDCN人臉關鍵點定位算法\t51
4．3 SIR-LAN人臉關鍵點定位算法\t52
4．4 SAN人臉關鍵點定位算法\t54
4．5 WingLoss：人臉關鍵點定位算法的損失函數(shù)設計\t55
本章參考文獻\t56
第5章 人臉檢索技術的最新進展\t57
5．1 人臉檢索與人臉識別的相似之處與不同之處\t57
5．2 人臉檢索與圖像檢索的相似之處與不同之處\t58
5．3 基于深度哈希的人臉檢索算法\t59
5．4 同時考慮哈希碼損失和分類損失的圖像檢索技術\t61
本章參考文獻\t63
第6章 經(jīng)典的人臉檢測算法\t64
6．1 DPM人臉檢測算法\t65
6．1．1 DPM人臉檢測算法原理\t65
6．1．2 DPM人臉檢測算法檢測結果\t70
6．2 LAEO人臉檢測算法\t71
6．2．1 LAEO人臉檢測算法原理\t71
6．2．2 LAEO人臉檢測算法檢測結果\t74
6．3 Viola ＆ Jones人臉檢測算法\t75
6．3．1 Viola ＆ Jones人臉檢測算法原理\t75
6．3．2 Viola ＆ Jones人臉檢測算法檢測結果\t78
本章參考文獻\t79
第7章 基于深度學習的人臉檢測算法實踐\t82
7．1 CNN Facial Point Detection人臉檢測算法\t82
7．1．1 CNN Facial Point Detection人臉檢測算法原理\t83
7．1．2 CNN Facial Point Detection人臉檢測算法檢測結果\t83
7．2 DDFD人臉檢測算法\t84
7．2．1 DDFD人臉檢測算法原理\t85
7．2．2 DDFD人臉檢測算法檢測結果\t85
7．3 人臉檢測算法融合\t86
本章參考文獻\t88
第8章 基于Fast R-CNN的人臉檢測實踐\t90
8．1 Fast R-CNN簡介\t90
8．2 Fast R-CNN的特點和結構\t91
8．3 數(shù)據(jù)集的預處理\t94
8．4 基于Fast R-CNN訓練人臉檢測模型\t95
8．4．1 訓練階段\t95
8．4．2 測試階段\t101
本章參考文獻\t105
第9章 基于HOG特征的人臉關鍵點定位實踐\t105
9．1 H-GBDT算法介紹\t108
9．2 相關算法介紹\t111
9．2．1 GBDT算法介紹\t111
9．2．2 HOG特征介紹\t113
9．3 H-GBDT人臉關鍵點定位算法設計\t114
9．4 實驗設計\t115
9．4．1 數(shù)據(jù)集\t115
9．4．2 SO-RF算法和Face++人臉識別系統(tǒng)\t117
9．4．3 實驗結果比較\t118
9．5 本章小結\t125
本章參考文獻\t126
第10章 人臉識別實踐\t125
10．1 DeepID算法\t131
10．1．1 DeepID算法的原理\t132
10．1．2 DeepID算法實現(xiàn)\t133
10．1．3 DeepID算法結果\t146
10．2 VGG Face Descriptor算法\t148
10．2．1 VGG Face Descriptor算法原理\t148
10．2．2 VGG Face Descriptor算法實現(xiàn)\t150
10．2．3 VGG Face Descriptor算法結果\t152
10．3 3種經(jīng)典的人臉識別算法\t155
10．3．1 EigenFaces算法\t155
10．3．2 FisherFaces算法\t165
10．3．3 LBP算法\t174
10．4 人臉識別算法對比分析\t179
10．5 本章小結\t180
本章參考文獻\t181
第11章 人臉檢索實踐\t177
11．1 人臉檢索簡介\t185
11．2 計算人臉相似度的方法\t186
11．2．1 歐氏距離\t186
11．2．2 余弦相似度\t188
11．3 圖像快速查找算法\t189
11．4 評價人臉檢索結果的標準\t190
11．5 PHash算法\t190
11．5．1 PHash算法原理\t190
11．5．2 PHash算法實現(xiàn)\t191
11．5．3 PHash算法的實驗數(shù)據(jù)、實驗結果及其分析\t193
11．6 DHash算法\t194
11．6．1 DHash算法原理\t195
11．6．2 DHash算法實現(xiàn)\t195
11．6．3 Dhash算法的實驗數(shù)據(jù)、實驗結果及其分析\t197
11．7 PCA算法\t198
11．7．1 PCA算法原理\t198
11．7．2 PCA算法實現(xiàn)\t200
11．7．3 PCA算法的實驗數(shù)據(jù)、實驗結果及其分析\t203
11．8 BoF-SIFT算法\t204
11．8．1 BoF-SIFT算法原理\t205
11．8．2 BoF-SIFT算法實現(xiàn)\t205
11．8．3 BoF-SIFT算法的實驗數(shù)據(jù)、實驗結果及其分析\t213
11．9 用于圖像快速檢索的KD-Tree索引\t215
11．9．1 FLANN算法的使用\t215
11．9．2 KD-Tree的創(chuàng)建與查詢處理\t215
11．9．3 FLANN中KD-Tree算法的實現(xiàn)\t217
11．9．4 FLANN算法的實驗數(shù)據(jù)、實驗結果及其分析\t219
11．10 Gabor算法\t220
11．10．1 Gabor算法原理\t220
11．10．2 Gabor算法實現(xiàn)\t223
11．10．3 Gabor算法的實驗數(shù)據(jù)、實驗結果及其分析\t229
11．11 HOG\t231
11．11．1 HOG原理\t231
11．11．2 HOG實現(xiàn)\t232
11．11．3 HOG的實驗數(shù)據(jù)、實驗結果及其分析\t234
11．12 基于DeepID的人臉檢索\t236
11．12．1 DeepID方法\t236
11．12．2 神經(jīng)網(wǎng)絡結構介紹\t236
11．12．3 DeepID算法的實驗數(shù)據(jù)、實驗結果及其分析\t237
11．13 哈希方法和深度哈希方法\t238
本章參考文獻\t240
第12章 人臉檢測商業(yè)軟件及其應用示例\t232
12．1 VeriLook\t241
12．2 Face++\t247
12．3 各種算法的對比分析\t250
12．4 視頻中的人臉檢測與追蹤\t253
本章參考文獻\t257
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第13章 GAN與人臉生成\t248
13．1 DCGAN\t259
13．1．1 DCGAN原理\t259
13．1．2 DCGAN判別器和生成器的優(yōu)化過程\t262
13．1．3 DCGAN訓練流程\t263
13．1．4 實驗結果\t269
13．2 BEGAN\t270
13．2．1 網(wǎng)絡模型結構\t273
13．2．2 BEGAN判別器和生成器優(yōu)化過程\t275
13．2．3 BEGAN訓練流程\t277
13．2．4 實驗結果\t286
本章參考文獻\t288
后記\t275