| 姓名：段锦著 作者简介： 作品：《人脸自动机器识别》 |
| 第1章 生物特征识别 1.1 生物特征识别的概念 21世纪是信息技术、网络技术的世纪。随着计算机及网络的高速发展，信息的安全性、隐蔽性越来越重要。网络信息化时代的一大特征就是身份的数字化和隐蔽化。如何有效、方便地进行身份验证和识别，已经成为人们日益关心的问题，也是当今时代必须解决的关键性社会问题叫。身份证、工作证、智能卡、口令密码、网络登录号等传统的身份认证手段，不但使用麻烦、记忆复杂、携带不便、不易保管，而且可能被遗失、忘记，或轻易被窃取、仿造和盗用。因此，目前广泛使用的依靠证件、个人识别号码、口令等传统方法来确认个人身份的技术面临着严峻的挑战，并越来越不适应现代科技的发展和社会的进步。生物特征识别作为一种高新技术，由于其独特的属性，正在悄然担负起这一重要的使命。 生物特征识别（biometrics）技术是指通过计算机利用人体所固有并特有的生理和行为特征来进行身份识别或个体验证的一门科学。生物特征识别属于模式识别问题，并且还涉及信号处理、机器视觉、统计分析、进化计算、生理学、心理学以及认知科学等多个领域。一些典型的用于识别的生物特征。见图l.1。依据各种生物特征，可将对它们的识别分别应用于不同的领域。生物特征识别技术可分为基于生理特征的生物识别技术和基于行为特征的生物识别技术。生物特征的分类见图1.2。生物特征是与生俱来的，是先天的，如指纹、人脸、虹膜、手型、掌纹、dna等；而行为特征则是由生活习惯形成，是后天养成的，如人脸温谱图、语音、签名、步态等。这些生物特征识别技术的研究都取得了一定的成功。一些典型的用于识别的生物特征见图1.2。 …… 更多 |
前言 第1章 生物特征识别 1.1 生物特征识别的概念 1.2 生物特征识别的发展前景 1.3 生物特征识别技术简介 1.3.1 人脸识别 1.3.2 指纹识别 1.3.3 人脸温谱图识别 1.3.4 虹膜识别 1.3.5 视网膜识别 1.3.6 掌纹识别 1.3.7 三维手型识别 1.3.8 手背脉纹识别 1.3.9 语音识别 1.3.10 签名识别 1.3.11 dna序列匹配 1.3.12 耳型识别 1.3.13 步态识别 1.3.14 击键动态识别 1.3.15 小结 参考文献 第2章 人脸识别 2.1 人脸识别概述 2.1.1 人脸识别的研究内容 2.1.2 人脸识别的优势与难点 2.1.3 人脸识别的应用领域 2.2 人脸识别系统 参考文献 第3章 人脸检测和识别的基本理论 3.1 人脸检测和定位的理论与方法 3.1.1 基于知识规则的方法 3.1.2 基于可视特征的方法 3.1.3 基于模板匹配的方法 3.2 人脸特征提取和识别理论与方法 3.2.1 基于几何特征的方法 3.2.2 基于代数特征的方法 3.2.3 基于机器学习的方法 3.3 人脸识别评价标准 3.3.1 评价标准 3.3.2 性能指标 3.4 国内研究现状 参考文献 第4章 复杂背景下的人脸检测 4.1 人脸颜色空问 4.1.1 rgb颜色模型 4.1.2 ylq颜色模型 4.1.3 hsv模型 4.1.4 his颜色模型 4.1.5 ycbcr（yuv）颜色模型 4.1.6 rgb颜色模型 4.2 灰度图像检测 4.2.1 差分图像 4.2.2 投影斜率法 4.3 彩色人脸检测 4.4 人脸定位算法 4.5 颜色模型自适应 参考文献 第5章 基于级联分类器的人脸检测 5.1 分类器结构 5.1.1 分类器级联 5.1.2 bossting原理 5.2 弱分类器设计 5.2.1 矩形特征选取 5.2.2 基于感知器的弱学习算法 5.3 adaboost算法 5.4 实验与讨论 5.4.1 分类器参数选择 5.4.2 分类器实现 参考文献 第6章 人脸光照补偿 6.1 光照对识别的影响 6.2 相关研究工作 6.3 基于小波的光照补偿方法 更多 |
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