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内容简介:
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书籍目录:
第1章 ;绪论
; 1.1生物简述
; 1.1.1常用的生物技术
; 1.1.2各种常用生物技术的比较
; 1.2生物技术发展概述
; 1.2.1生物技术的优势
; 1.2.2生物技术的市场发展概况
; 1.2.3我国生物技术发展概述
; 参考文献
第2章 ;人脸检测与跟踪
; 2.1概述
; 2.2AdaBoost学
; 2.2.1AdaBoost方法
; 2.2.2分类器训练思想
; 2.2.3构造弱分类器
; 2.2.4构造强分类器
; 2.2.5分类器训练流程
; 2.3多层级联分类器
; 2.3.1多层级联分类器的分类方法
; 2.3.2使用级联分类行训练
; 2.3.3实验结果
; 2.4基于AdaBoost的肤色检测新方法
; 2.4.1肤色检测方法
; 2.4.2肤色分布的分析
; 2.4.3实验结果
; 2.5人脸跟踪
; 2.5.1智能像素聚类目标跟踪算法
; 2.5.2简单背景的目标跟踪
; 2.5.3人脸跟踪
; 参考文献
第3章 ;基于流形学脸识别
; 3.1生长型局部线嵌入算法
; 3.1.1生长模型分析
; 3.1.2生长型局部线嵌入算法
; 3.1.3GLLE对Isomap算法的启发
; 3.2噪声流形学析
; 3.2.1问题的提出
; 3.2.2邻滑嵌入算法
; 3.3流形学的应用
; 3.3.1人脸序列数据库的建立与评测
; 3.3.2人脸序列中的流形结构
; 3.3.3基于外观流形的动态人脸识别
; 3.3.4基于流形重构的单图像人脸识别
; 参考文献
第4章 ;多姿态人脸识别
; 4.1基于保持数邻信息的增量学
; 4.1.1增量LaplacianEigenmaps(LE)算法
; 4.1.2实验
; 4.2引入遗忘机制的ART2算法
; 4.2.1自适应共振理论简介
; 4.2.2ARTl神经网络
; 4.2.3ART2神经网络
; 4.2.4ART2网络存在的问题与
; 4.3逆转录ARl3算法
; 4.3.1ART3神经网络
; 4.3.2ARlr3算法——ReART
; 4.3.3实验
; 4.3.4ReART在多姿态人脸识别中的应用
; 4.4图均重构技术与多姿态人脸识别
; 4.4.1自动人脸识别中的图均技术
; 4.4.2从原始图像均脸:加权图均技术
; 4.4.3均脸到原始图像:重构脸的生成
; 4.4.4一个识别示例:人脸识别
; 4.4.5实验
第5章 ;多特征指纹识别
第6章 ;掌纹掌脉及其融合识别技术
第7章 ;人脸与掌纹识别的子空间特征提取方法
参考文献
作者介绍:
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出版社信息:
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:9分
主题深度:3分
文字风格:6分
语言运用:4分
文笔流畅:5分
思想传递:8分
知识深度:5分
知识广度:4分
实用性:6分
章节划分:6分
结构布局:8分
新颖与独特:7分
情感共鸣:6分
引人入胜:6分
现实相关:7分
沉浸感:4分
事实准确性:5分
文化贡献:4分