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醉染图书复杂环境非约束图像人脸分析和场景识别9787030596222
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第l章 绪论
1.1 为什么要做图像识别
1.2 复杂环境非约束图像人脸识别
1.2.1 复杂环境人脸识别技术
1.2.2 复杂环境人脸识别面临的挑战
1.3 复杂环境高分辨率遥感影像场景识别
1.3.1 复杂环境的遥感影像场景识别技术
1.3.2 高分辨率遥感影像场景识别面临的挑战
1.4 相关数据集
1.4.1 人脸图像数据集
1.4.2 遥感场景图像数据集
1.5 本书内容
第2章 非约束环境下的人脸特征点准确定位
2.1 引言
2.2 基于CI―RF的非约束人脸特征点准确定位
2.2.1 方法概述
2.2.2 人脸正/负子区域分类
2.. 初始化人脸特征定位
2.2.4 非约束人脸特征准确定位
2.2.5 条件权重稀疏投票
. 实验和分析
..1 实验参数设置
..2 CI―RF中多概率模型分析和特征分析
.. 基于CI―RF人脸特征点准确定位分析
..4 与经典方法的比较
第3章 自然场景中的头部姿态估计
3.1 引言
3.2 RF算法
3.3 基于D―RF的头部姿态估计
3.3.1 D―RF的训练
3.3.2 水平头部姿态估计
3.3.3 竖直头部姿态估计
3.4 D―RF的多层概率模型
3.5 实验和分析
3.5.1 训练
3.5.2 测试
3.5.3 平均准确率比较和分析
3.5.4 D―RF的级联层数分析
3.5.5 相关算法的比较
3.5.6 运行时间的比较
3.5.7 鲁棒分析
第4章 多视角自发表情识别
4.1 引言
4.2 M一DNF的自发表情识别
4.2.1 方法概述
4.2.2 深度迁移表情特征提取
4.. 多视角网络森林
4.2.4 多视角估计
4.2.5 多视角条件概率和自发表情识别
4.3 实验和分析
4.3.1 实验参数设置
4.3.2 CK+数据集的实验分析
4.3.3 Bu一3DFE多视角表情数据集的实验分析
4.3.4 LFw自然环境中表情数据集的实验分析
4.3.5 不同方法时间效率的比较
第5章 多尺度高分辨率遥感影像场景分类
5.1 引言
5.2 JMCNN网络结构
5.2.1 多通道卷积特征提取
5.2.2 多尺度特征联合
5.. Softmax分类器及损失函数
5.3 多尺度高分辨率遥感影像场景分类
5.3.1 遥感影像数据预处理
5.3.2 遥感影像场景分类
5.4 实验和分析
5.4.1实验参数设置
5.4.2 实验lucM数据集场景识别
5.4.3 实验2SIRI数据集场景分类实验
5.4.4 实验315SGs大幅影像场景标注
第6章 多特征融合的复杂遥感场景识别
6.1 引言
6.2 原理方法
6.2.1 CNN模型
6.2.2 VGG.19 特征提取器
6.. 局部特征的表达
6.2.4 全局特征的提取
6.2.5 融合特征的提取及分类
6.3 实验和分析
6.3.1 实验参数设置
6.3.2 卷积层特征表达能力分析
6.3.3 GLDFB实验结果及分析
6.3.4 迁移实验
参考文献
编后记
刘袁缘,女,1984年生,江西景德镇人,博士,中国地质大学(武汉)讲师。2005年于南昌大学通信工程专业,2007年硕士于华中科技大学电路与系统专业,2015年博士于华中师范大学计算机视觉和模式识别专业。目前主要从事机器学习、情感识别和场景语义理解方面的研究。先后主持自然科学青年科学项目、中国博士后科学面上资项目、中央高校基研业务费专项资金新青年教师启动资金项目和江西省高等学校教学改革研究课题项目。以作者或通信作者在模式识别不错期刊Pattern Recognition、Neurocomputing、Multimedia and Tools Applications、International Journal ofPatternRecognition and Artifi Intelligence、《信息学报》《计算机辅设计与图形学学报》《测绘学报》等发表SCI或EI沦文20余篇,以作者在图像处理不错靠前会议IEEE ICIP和人脸识别不错靠前会议IEEE FG上发表文章,获得2014年ICPRAM很好学生提名。目前,担任Pattern Recognition、Multimedia andToolsApplications、《测绘学报》、ICNC-FSKD等期刊和靠前会议的审稿人。
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