《人脸识别算法与案例分析》读书笔记模板

人脸识别算法与案例分析读书笔记模板01思维导图目录分析精彩摘录内容摘要读书笔记作者介绍目录0305020406思维导图人脸识别案例人脸识别技术算法人脸素描算法人脸素描实验分析人脸识别网络方法图像模型特征提取分辨率本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要本书内容丰富，阐述清晰详尽，文图结合紧密，可读性好，实用性强，主要介绍了人脸识别中的一些算法与案例，主要包括素描人脸识别与人脸合成的研究与应用、传统特征提取算法在素描人脸识别中的应用、深度学习在素描人脸识别上的研究与应用、传统素描人脸合成方法、基于生成对抗络的素描人脸合成方法、人脸超分辨率重建方法等内容。本书可作为研究人脸识别技术的参考用书，也可以作为高等院校相关专业的本科生和研究生参考书，还可供人脸识别技术领域工作的工程技术人员阅读。目录分析1.1素描人脸识别的研究与应用1.2素描人脸合成的研究与应用1.3人像着色的研究与应用1.4人脸图像超分辨率重建技术的研究与应用1.5本章小结参考文献010302040506第1章人脸识别的研究与应用1.1素描人脸识别的研究与应用1.1.1光学人脸识别研究历程1.1.2素描人脸识别国内外研究现状1.1.3素描人脸识别数据库1.1.4素描人脸识别的难点和发展趋势1.2素描人脸合成的研究与应用1.2.1素描人脸合成的国内外研究现状1.2.2素描人脸图像质量评估指标1.2.3素描人脸合成的难点与发展趋势1.3人像着色的研究与应用1.3.1人像着色的国内外研究现状1.3.2人像着色的难点与发展趋势1.4人脸图像超分辨率重建技术的研究与应用1.4.1人脸图像超分辨率的发展及国内外研究现状1.4.2人脸图像超分辨率重建质量评价标准1.4.3人脸图像超分辨率重建技术的难点与发展趋势2.1传统素描人脸识别算法相关原理2.2基于Surf匹配坐标邻域优化的素描人脸识别2.3基于张量排序保留判别分析的人脸特征提取2.4本章小结参考文献12345第2章传统特征提取算法在素描人脸识别上的应用与研究2.1传统素描人脸识别算法相关原理2.1.1人脸图像分割算法2.1.2人脸特征提取算法2.2基于Surf匹配坐标邻域优化的素描人脸识别2.2.1Surf匹配2.2.2坐标邻域优化2.2.3识别过程2.2.4实验结果与分析2.3基于张量排序保留判别分析的人脸特征提取2.3.1张量排序保留判别投影（TRPDA）模型2.3.2TRPDA求解算法2.3.3实验结果与分析3.1深度学习相关原理3.2基于联合分布适配的素描人脸识别3.3基于残差络和度量学习的素描人脸识别3.4基于SE-ResNeXt模型的素描人脸识别第3章深度学习在素描人脸识别上的应用参考文献3.5本章小结第3章深度学习在素描人脸识别上的应用3.1深度学习相关原理3.1.1卷积神经络概述3.1.2主流人脸识别模型框架3.1.3度量学习3.2基于联合分布适配的素描人脸识别3.2.1迁移学习3.2.2模型结构3.2.3损失函数3.2.4实验结果与分析3.3基于残差络和度量学习的素描人脸识别3.3.1模型结构3.3.2损失函数3.3.3实验结果与分析3.4基于SE-ResNeXt模型的素描人脸识别3.4.1SE-ResNeXt络模型3.4.2损失函数3.4.3实验结果与分析4.1结合LBP局部特征提取的素描人脸合成方法4.2结合pHash稀疏编码的素描人脸合成方法4.3本章小结参考文献第4章传统素描人脸合成方法4.1结合LBP局部特征提取的素描人脸合成方法4.1.1欧氏距离粗提取4.1.2结合子块切分的LBP局部特征提取4.1.3合成过程4.1.4实验结果与分析4.2结合pHash稀疏编码的素描人脸合成方法4.2.1基于图像熵的图像分块4.2.2图像块的特征提取4.2.3实验结果与分析5.1生成对抗络相关原理5.2基于生成对抗络的素描人脸合成方法5.3基于双层对抗络的素描人脸合成方法5.4基于特征学习生成对抗络的高质量素描人脸合成方法5.5多判别器循环生成对抗络的素描人脸合成方法12345第5章生成对抗络在素描人脸合成中的应用参考文献5.6本章小结第5章生成对抗络在素描人脸合成中的应用5.1生成对抗络相关原理5.1.1生成对抗络模型概述5.1.2生成对抗络的改进5.2基于生成对抗络的素描人脸合成方法5.2.1生成对抗络模型5.2.2损失函数5.2.3实验结果与分析5.3基于双层对抗络的素描人脸合成方法5.3.1双层对抗络模型5.3.2损失函数5.3.3实验结果与分析5.4基于特征学习生成对抗络的高质量素描人脸合成方法5.4.1特征学习生成对抗络模型5.4.2损失函数5.4.3实验结果与分析5.5多判别器循环生成对抗络的素描人脸合成方法5.5.1多判别器循环生成对抗络模型5.5.2损失函数5.5.3实验结果与分析6.1色彩空间6.2络结构6.3损失函数6.4实验结果与分析第6章基于联合一致循环生成对抗络的人像着色方法参考文献6.5本章小结第6章基于联合一致循环生成对抗络的人像着色方法6.2络结构6.2.1着色络模型6.2.2生成络6.2.3判别络6.3损失函数6.3.1生成对抗损失6.3.2联合一致性损失6.4实验结果与分析6.4.1数据库及参数设置6.4.2消融实验6.4.3和已有方法对比7.1双层级联神经络的人脸超分辨率重建7.2基于引导图像的人脸超分辨率重建7.3本章小结参考文献第7章人脸超分辨率重建7.1双层级联神经络的人脸超分辨率重建7.1.1堆叠沙漏块结构7.1.2双层级联神经络结构7.1.3损失函数7.1.4实验结果与分析7.2基于引导图像的人脸超分辨率重建7.2.13DMM人脸拟合7.2.2基于3DMM的人脸矫正7.2.3基于引导图像的人脸超分辨率重建络7.2.4实验结果与分析读书笔记读书笔记