具体描述
《二维及三维人脸识别技术》主要介绍二维和三维人脸识别中涉及到的基本概念及识别算法。介绍了人脸识别的概念、应用领域以及国内外公用的二维人脸图像数据库，并论述了二维人脸识别的预处理方法，着重对二维人脸识别中常用到的方法作了详细论述，如基于特征脸的方法，基于弹性匹配的方法，基于隐马尔可夫模型的方法等，在三维人脸识别中，分别介绍了三维人脸识别的概念、难点以及三维人脸库，同时，也讨论了三维人脸图像的预处理，并对三维人脸重建中常用到的方法作了论述，如基于三维可变形人头模型的方法，基于三维通用人头模型的人脸重建等，并介绍了常用的三维人脸识别方法。
《二维及三维人脸识别技术》的目的是为了让读者了解二、三维人脸识别中的基本方法及前沿动态，从而对于人脸识别技术有比较全面的认识和把握。
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《二维及三维人脸识别技术》这本书的书名，一下子就抓住了我的眼球。我一直对人工智能，特别是计算机视觉领域有着浓厚的兴趣，而人脸识别无疑是其中最吸引人的部分之一。 我非常希望这本书能够深入讲解二维人脸识别中的核心技术。例如，在人脸检测阶段，是否会详细介绍 Haar 级联分类器、HOG 特征结合 SVM 分类器，以及更先进的基于深度学习的目标检测模型（如 Faster R-CNN, SSD, YOLO）？在人脸特征提取方面，我希望能够了解到 LBP (Local Binary Patterns) 等经典算法，以及如何利用卷积神经网络（CNN）来学习高层次的、具有区分性的人脸特征。对于人脸识别的匹配和比对，我期望书中能有详细的讲解，例如如何计算人脸特征向量之间的距离，以及使用哪些分类器（如 SVM, KNN）来进行身份识别。我尤其好奇，当面临光照变化、姿态变化、表情变化，甚至是面部被部分遮挡时，二维人脸识别技术如何保持其准确性。如果书中能提供一些实际的算法实现示例，或者对一些经典的人脸识别数据集进行介绍，那将对我理解和实践这项技术大有裨益。
评分当我看到《二维及三维人脸识别技术》这本书时，我立即联想到了它在安防、金融、以及智能家居等领域的广泛应用。作为一名对新技术充满热情的研究生，我渴望深入了解这项技术背后的原理，并希望这本书能够为我的学术研究提供坚实的基础。 我非常希望书中能够系统地介绍三维人脸识别的理论框架。在数据采集方面，是否会详细讲解不同三维传感器（如 ToF 传感器、激光扫描仪）的工作原理，以及如何获取高精度的三维人脸数据？在特征提取方面，我希望能够了解如何利用三维几何信息（如曲率、表面法向量、深度图）来构建具有判别力的特征描述符。对于三维人脸的匹配算法，我期待书中能够介绍诸如 ICP (Iterative Closest Point) 算法等点云配准技术，以及基于形状描述符的匹配方法。我尤其关心的是，三维人脸识别在处理表情变化、姿态变化、以及部分遮挡等复杂情况时的鲁棒性是如何实现的。如果书中能够提供一些关于三维人脸数据库的介绍，以及在实际应用中可能遇到的挑战和相应的解决方案，那对我论文的研究将非常有帮助。
评分这本书的书名就吸引了我，《二维及三维人脸识别技术》。我一直对人工智能，特别是计算机视觉领域充满好奇，而人脸识别无疑是其中最直观、最贴近生活的应用之一。当我拿到这本书时，我期待着能够深入了解这项技术是如何从一张平面的照片，甚至是捕捉到的一个三维模型，最终实现精准识别的。我想知道，在这背后究竟蕴含着怎样复杂的算法和精妙的设计。 作为一名对技术充满热情的读者，我非常希望这本书能够带领我走进二维人脸识别的世界。我想知道，我们日常使用的刷脸支付、人脸解锁等等，是如何通过分析人脸的二维图像来完成的。书中的内容是否会详细讲解特征提取的原理，比如SIFT、SURF，或者更现代的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）是如何捕捉人脸的关键点和纹理信息的？我特别关注的是，在不同光照、姿态、表情甚至是遮挡的情况下，二维人脸识别技术如何保持其鲁棒性。书中会不会提及一些经典的算法模型，例如Eigenfaces、Fisherfaces，以及它们在面对实际应用中的局限性和后继的改进方案？我也好奇，作者是如何组织这些概念的，是循序渐进地从基础理论讲到高级应用，还是侧重于某一特定方向的深入探讨？我期待书中能够包含大量的图示和实例，帮助我更直观地理解抽象的算法。
评分我之所以选择阅读《二维及三维人脸识别技术》这本书，完全是因为我个人对计算机视觉领域，尤其是人脸识别技术的浓厚兴趣。我相信，随着技术的不断发展，人脸识别将在我们的生活中扮演越来越重要的角色，从安全身份验证到智能交互，都离不开这项技术。 我迫切地希望这本书能够深入剖析二维人脸识别的底层技术。例如，人脸检测算法是如何工作的？是否会详细介绍诸如 Viola-Jones 框架，或者更现代的基于深度学习的方法，如 SSD、YOLO 等？在提取人脸特征方面，我希望能了解诸如 LBP、HOG 等经典特征提取方法，以及如何使用卷积神经网络（CNN）来学习更加抽象和有效的面部特征。对于人脸识别的匹配算法，我期望书中能够详细讲解，例如基于欧氏距离、余弦相似度等度量标准的比对方法，或者更复杂的基于度量学习的算法。我非常想知道，当面对真实世界中的各种复杂情况，如光照不均、表情变化、以及部分遮挡时，二维人脸识别技术是如何做到有效识别的。如果书中能够提供一些实际的编程示例或伪代码，那对我理解和实践来说将非常有价值。
评分《二维及三维人脸识别技术》这本书的书名，立刻吸引了我。我一直对人脸识别技术的发展趋势非常关注，尤其是在技术日新月异的今天，理解二维和三维技术的结合，对我来说是了解行业前沿的绝佳机会。 我非常希望书中能够详细阐述二维人脸识别的最新进展。在特征提取方面，是否会重点介绍卷积神经网络（CNN）是如何在人脸识别中发挥关键作用的？例如，VGGNet、ResNet、Inception 等经典网络结构在人脸识别任务中的应用和改进。对于人脸识别的匹配和度量学习，我希望能够了解到诸如 triplet loss、center loss 等先进的损失函数，以及如何构建更加鲁棒和具有区分度的人脸嵌入向量。此外，我非常好奇，在处理大规模人脸数据库时，有哪些高效的检索和匹配策略？例如，如何利用近似最近邻搜索（ANN）算法来加速匹配过程？书中是否会探讨一些对抗性攻击对人脸识别系统的影响，以及相应的防御措施？我期待这本书能够提供一个全面的视角，让我能够了解当前二维人脸识别技术的瓶颈和未来的发展方向。
评分拿到《二维及三维人脸识别技术》这本书，我脑海中首先浮现的是那些科幻电影中的场景，主角只需要看一眼就能被系统识别。现在，我想知道这一切是如何在现实世界中实现的。书名中的“三维”部分尤其让我感到兴奋。二维识别已经很神奇，但三维识别似乎更能克服二维识别在姿态变化、遮挡等方面的不足。我期待这本书能为我揭示三维人脸识别的奥秘。 我非常想了解，与二维人脸识别相比，三维人脸识别的优势何在？书中是否会详细介绍三维人脸模型的获取方式？例如，是通过深度相机（如Kinect、RealSense）还是通过多视图立体匹配技术？采集到的三维点云或网格数据，是如何被处理和分析的？我想知道，三维人脸识别中，特征的提取是否会涉及到更丰富的几何信息，比如曲率、法向量等？书中会不会讲解一些经典的三维人脸识别算法，比如基于点云的匹配算法，或者将三维模型转换为二维投影后再进行识别的方法？我特别关心的是，在实际应用中，三维人脸识别的挑战有哪些？比如，模型的精度、计算复杂度，以及如何应对复杂的环境因素。这本书能否为我提供一些关于三维人脸识别系统构建的指导性建议？我希望作者的讲解能够清晰易懂，即使是对三维几何和计算机视觉初学者也能有所启发。
评分我拿到《二维及三维人脸识别技术》这本书，纯粹是因为它贴近我的工作需求。我从事的是安防监控行业，而人脸识别技术在我们的工作中扮演着越来越重要的角色。我希望这本书能够为我提供扎实的理论基础，以及更实用的技术指导，帮助我更好地理解和应用现有的人脸识别系统，甚至能够参与到新系统的开发和优化中。 我非常关注的是，书中关于人脸识别的“实战”部分。是否会深入讲解一些当下主流的人脸识别算法，比如以DeepFace、FaceNet、ArcFace等为代表的深度学习模型？这些模型是如何设计和训练的？在实际部署中，需要考虑哪些关键因素，比如数据集的构建、模型训练的调优，以及硬件平台的选择？我特别想知道，在不同的应用场景下，例如身份验证、黑名单预警、客流分析等，应该选择哪种类型的人脸识别技术？书中是否会提供一些案例分析，展示如何将理论知识转化为实际的解决方案？我对于模型在实际应用中可能遇到的各种问题，比如识别率下降、误报率增高等，也希望得到详细的解释和应对策略。我期待这本书能成为我解决实际工作中技术难题的得力助手。
评分《二维及三维人脸识别技术》这本书的书名，让我立刻产生了浓厚的兴趣。在我看来，人脸识别技术是人工智能领域中最具潜力和应用价值的方向之一，而二维和三维的结合，则预示着更全面、更鲁棒的解决方案。我希望这本书能够为我打开一扇通往更深层次技术理解的大门。 我非常希望书中能够详细介绍三维人脸识别的原理和方法。与二维识别相比，三维识别究竟能够带来哪些优势？书中是否会涉及获取三维人脸模型的各种技术，例如结构光、激光扫描，或者基于立体视觉的方法？我尤其好奇，如何从获取到的三维数据中提取有效的特征？是否会用到点云处理技术，如曲率分析、法线估计，或者对三维模型进行参数化，然后进行特征提取？对于三维人脸的匹配和识别，书中又会介绍哪些算法？例如，基于局部特征的匹配，还是整体形状的对比？我希望能够深入了解，三维人脸识别在应对姿态变化、遮挡、以及身份验证等方面的优势。如果书中能够包含一些典型的三维人脸数据库介绍，以及在实际应用中可能遇到的挑战和解决方案，那将对我非常有帮助。
评分初次翻阅《二维及三维人脸识别技术》这本书，我最大的感受是它的实用性。我是一名软件工程师，正在寻找能够提升我项目开发能力的技术知识。人脸识别技术在当今的许多应用场景中都扮演着关键角色，我认为掌握这项技术能够为我带来新的发展机遇。 我非常期待书中关于三维人脸识别技术的具体实现细节。在获取三维人脸信息方面，书中是否会介绍不同传感器（如深度相机、结构光）的工作原理？以及如何处理和融合这些三维数据？我希望了解，如何从三维人脸模型中提取有效的、具有区分度的特征，例如局部几何形状、表面法向量、或者基于三维模型的描述符。在匹配和识别阶段，书中是否会探讨一些先进的三维人脸识别算法，例如基于点云的匹配、基于曲面形状的对比，或者将三维信息转化为二维表示后再进行识别的方法？我特别关注的是，三维人脸识别技术在应对大规模识别、以及复杂环境（如不同光照、动态姿态）时的性能表现。如果书中能够提供一些算法的伪代码，或者介绍相关的开源库和工具，那将对我实际的项目开发非常有指导意义。
评分当我看到《二维及三维人脸识别技术》这本书时，我的好奇心被彻底点燃了。一直以来，我都被人脸识别技术所吸引，它似乎是连接人与数字世界的一扇神奇之门。尤其是“三维”这个词，让我联想到更加精准和立体的识别方式，这是否意味着更高的准确性和更广泛的应用前景？ 我非常期待书中能够详细阐述二维人脸识别的基础理论。例如，人脸检测是如何实现的？是通过 Haar 级联分类器，还是更先进的基于深度学习的目标检测模型？提取人脸特征时，又有哪些关键的步骤？是否会涉及诸如 LBP (Local Binary Patterns) 这样的纹理特征描述符，还是会深入讲解卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的强大能力？对于人脸识别的匹配过程，书中是否会给出清晰的解释，例如使用 SVM、KNN 等分类器，或者基于距离度量的比对方法？我渴望了解，在各种复杂的现实场景下，比如光照变化、头部姿态的改变、甚至是面部表情的细微差别，二维人脸识别技术是如何应对的。我希望书中能够提供丰富的图解和算法流程，让我能够一目了然地理解这些复杂的技术概念。
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