人脸检测与识别研究

　　《人脸检测与识别研究》共分九章。其中，第一章介绍了人脸检测与识别研究的意义及国内外研究现状。第二章介绍了人脸检测与识别过程中的预处理，包括人脸图像去噪，人脸图像增强，人脸图像的二值化，人脸图像的灰度化。第三章介绍了传统方法使用的机器学习算法和聚类算法，并系统地介绍了卷积神经网络的基本组件和PSO算法。第四章针对粒子群算法的收敛性介绍了利用粒子群优化LDA进行人脸识别。第五章介绍了SSD人脸检测模型。第六章介绍了改进SSD的MDSSD算法，并进一步对MDSSD模型进行量化压缩，提出MDSSD Lite模型；最后用改进方法进行人脸检测。第七章介绍了一种基于肤色分割和模板匹配的人脸检测与识别方法。第八章介绍了基于PSO-LDA的人脸识别算法。第九章对《人脸检测与识别研究》所做的工作进行总结，并指出了可以进一步研究的方向。《人脸检测与识别研究》着眼于人脸检测与识别研究，涉及的研究内容可以给图像处理、特征提取、图像检测及识别、深度学习等领域的相关研究人员提供技术参考，也可作为高校研究生、本（专）科生行为识别教学方面的教材，还可作为有关技术人员的参考书籍。

　　王智文，男，1969年生，博士，教授，现在广西科技大学工作。主要研究领域为机器学习与计算机视觉、移动目标检测与识别、人类行为识别、图像处理及信息安全。主持国家自然科学基金项目3项，广西自然科学基金重点项目1项，广西自然科学基金项目2项，柳州市科技项目1项，广西科技大学创新团队项目1项，广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放性研究课题1项，参与国家自然科学基金项目及广西自然科学基金项目等21项。在国内外公开发表研究论文170多篇，其中被国际著名检索工具SCI或EI收录论文45篇。出版教材2部，并获得2006-2008年广西高等学校优秀教材三等奖。申请发明专利46件，授权发明专利10件。出版专著3部。获得柳州市优秀论文二等奖4次，三等奖3次。获得广西壮族自治区教学成果奖一、二、三等奖各一次。

第一章 绪论
1．1 研究背景及意义
1．2 国内外研究现状
1．3 本书主要研究内容和创新点
1．4 本书组织结构
第二章 人脸图像预处理
2．1 图像去噪
2．2 人脸图像灰度化
2．3 人脸图像的二值化处理
2．4 人脸图像增强
2．5 小结
第三章 相关理论介绍
3．1 基于不同特征提取的人脸识别方法介绍
3．2 K-Means算法
3．3 卷积神经网络简介
3．4 V-J人脸检测算法简介
3．5 FasterR-CNN简介
3．6 小结
第四章 基于粒子群线性判别分析法的人脸识别
4．1 线性判别分析法原理
4．2 粒子群优化算法
4．3 基于粒子群优化线性判别分析法的人脸识别
4．4 小结
第五章 基于SSD的人脸检测算法
5．1 网络结构
5．2 算法优化方法
5．3 基于sDD算法的人脸检测设计
5．3 小结
第六章 基于MDSSD的人脸检测算法
6．1 网络结构
6．2 基于MDSSD算法的人脸检测设计
6．3 模型量化
6．4 人脸检测与识别常用的实验数据库简介
6．5 实验结果分析与对比
6．6 评价指标
6．7 实验对比分析
6．8 小结
第七章 基于肤色分割和模板匹配的人脸检测与识别
7．1 基于高斯肤色模型的人脸肤色分割算法
7．2 基于肤色分割和模板匹配的人脸检测
7．3 基于肤色分割和模板匹配的人脸识别
7．4 基于肤色分割和模板匹配的人脸检测与识别结果及分析
7．5 小结
第八章 基于粒子群优化的线性判别分析法的人脸识别实现
8．1 常用人脸图像数据库介绍
8．2 线性判别分析法和本书提出算法在ORL人脸数据库中的实验
8．3 PSO-LDA算法与常用算法在ORL人脸图像数据库中的实验比较
8．4 本书提出的算法在MATLAB上的实时性实验
8．5 小结
第九章 总结
参考文献