復(fù)雜環(huán)境非約束圖像人臉分析和場景識別
定 價(jià)：49 元
叢書名：博士后文庫
- 作者：劉袁緣著
- 出版時(shí)間：2018/11/1
- ISBN：9787030596222
- 出 版 社：科學(xué)出版社
- 中圖法分類：TP391.413
- 頁碼：112
- 紙張：
- 版次：01
- 開本：B5
復(fù)雜環(huán)境中非約束圖像識別是計(jì)算機(jī)視覺和人機(jī)交互領(lǐng)域中的重要研究問題，本書主要關(guān)注復(fù)雜環(huán)境中非約束人臉圖像識別和遙感場景識別中的難點(diǎn)和問題，詳細(xì)介紹非約束環(huán)境中的人臉特征點(diǎn)定位方法、自然場景和大場景下的頭部姿態(tài)估計(jì)方法、多視角變化下的自發(fā)表情識別方法、高分遙感影像的場景分類和場景識別方法，并討論了該領(lǐng)域的應(yīng)用和研究方向。本書建立一個(gè)非約束圖像識別的方法框架，以期協(xié)助讀者擴(kuò)展到不同的視覺任務(wù)。
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目錄
第1章 緒論 1
1.1 為什么要做圖像識別 1
1.2 復(fù)雜環(huán)境非約束圖像人臉識別 2
1.2.1 復(fù)雜環(huán)境人臉識別技術(shù) 4
1.2.2 復(fù)雜環(huán)境人臉識別面臨的挑戰(zhàn) 7
1.3 復(fù)雜環(huán)境高分辨率遙感影像場景識別 9
1.3.1 復(fù)雜環(huán)境的遙感影像場景識別技術(shù) 10
1.3.2 高分辨率遙感影像場景識別面臨的挑戰(zhàn) 12
1.4 相關(guān)數(shù)據(jù)集 13
1.4.1 人臉圖像數(shù)據(jù)集 13
1.4.2 遙感場景圖像數(shù)據(jù)集 14
1.5 本書內(nèi)容 16
第2章 非約束環(huán)境下的人臉特征點(diǎn)精確定位 18
2.1 引言 18
2.2 基于CI-RF的非約束人臉特征點(diǎn)精確定位 19
2.2.1 方法概述 19
2.2.2 人臉正/負(fù)子區(qū)域分類 20
2.2.3 初始化人臉特征定位 21
2.2.4 非約束人臉特征精確定位 24
2.2.5 條件權(quán)重稀疏投票 25
2.3 實(shí)驗(yàn)和分析 26
2.3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置 26
2.3.2 CI-RF中多概率模型分析和特征分析 28
2.3.3 基于CI-RF人臉特征點(diǎn)精確定位分析 30
2.3.4 與經(jīng)典方法的比較 31
第3章 自然場景中的頭部姿態(tài)估計(jì) 34
3.1 引言 34
3.2 RF算法 35
3.3 基于D-RF的頭部姿態(tài)估計(jì) 37
3.3.1 D-RF的訓(xùn)練 38
3.3.2 水平頭部姿態(tài)估計(jì) 41
3.3.3 豎直頭部姿態(tài)估計(jì) 41
3.4 D-RF的多層概率模型 42
3.5 實(shí)驗(yàn)和分析 43
3.5.1 訓(xùn)練 44
3.5.2 測試 45
3.5.3 平均準(zhǔn)確率比較和分析 46
3.5.4 D-RF的級聯(lián)層數(shù)分析 46
3.5.5 相關(guān)算法的比較 47
3.5.6 運(yùn)行時(shí)間的比較 47
3.5.7 魯棒性分析 48
第4章 多視角自發(fā)表情識別 49
4.1 引言 49
4.2 M-DNF的自發(fā)表情識別 51
4.2.1 方法概述 51
4.2.2 深度遷移表情特征提取 52
4.2.3 多視角網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)森林 52
4.2.4 多視角估計(jì) 54
4.2.5 多視角條件概率和自發(fā)表情識別 55
4.3 實(shí)驗(yàn)和分析 55
4.3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置 55
4.3.2 CK+數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)分析 56
4.3.3 BU-3DFE多視角表情數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)分析 58
4.3.4 LFW自然環(huán)境中表情數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)分析 60
4.3.5 不同方法時(shí)間效率的比較 61
第5章 多尺度高分辨率遙感影像場景分類 62
5.1 引言 62
5.2 JMCNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 63
5.2.1 多通道卷積特征提取 64
5.2.2 多尺度特征聯(lián)合 65
5.2.3 Softmax分類器及損失函數(shù) 66
5.3 多尺度高分辨率遙感影像場景分類 67
5.3.1 遙感影像數(shù)據(jù)預(yù)處理 67
5.3.2 遙感影像場景分類 67
5.4 實(shí)驗(yàn)和分析 69
5.4.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置 69
5.4.2 實(shí)驗(yàn)1UCM數(shù)據(jù)集場景識別 70
5.4.3 實(shí)驗(yàn)2SIRI數(shù)據(jù)集場景分類實(shí)驗(yàn) 73
5.4.4 實(shí)驗(yàn)3USGS大幅影像場景標(biāo)注 74
第6章 多特征融合的復(fù)雜遙感場景識別 76
6.1 引言 76
6.2 原理方法 77
6.2.1 CNN模型 78
6.2.2 VGG-19特征提取器 80
6.2.3 局部特征的表達(dá) 80
6.2.4 全局特征的提取 83
6.2.5 融合特征的提取及分類 83
6.3 實(shí)驗(yàn)和分析 84
6.3.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置 84
6.3.2 卷積層特征表達(dá)能力分析 84
6.3.3 GLDFB實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 87
6.3.4 遷移實(shí)驗(yàn) 91
參考文獻(xiàn) 92
編后記 99
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