人脸识别是近年信息科学领域里一个备受关注的热点,基于子空间的人脸识别方法是一类主流的方法。本书结合作者自身的相关研究工作,回顾该领域的发展过程,介绍基本的原理和关键技术,总结已有的丰富成果,探索深入研究的方向。全面系统地介绍人脸识别的主要概念、基本原理、典型方法、实用技术,以及国际上有关研究的新成果和新动向。全书可分为4部分:第1部分(包含第1~4章)介绍人脸识别的预备内容(发展概述,人脸检测、跟踪、描述);第2部分(包含第5~8章)介绍人脸识别的各种典型的子空间方法(既有基本的线性方法,也有特殊的非线性方法);第3部分(包含第9、10章)介绍人脸识别分类器设计和一些实验结果;第4部分(包含4个附录)介绍人脸识别的相关基础和扩展。考虑到人脸识别涉及的学科多、范围广,本书选取了一些比较有特色的技术方法进行介绍,并结合科研成果给出形象的实例,以使该书既能较好地反映该领域的全貌,也有一定的层次,方便读者学习和使用。
本书可作为信号和信息处理、通信与电子系统、模式识别、计算机视觉、生物医学工程等学科的专业课教材和教学参考书,也可供信息工程、电子工程、计算机科学与技术、数据库管理、媒体制作和生

第1章 绪论
人脸识别(face recognition,FR)也称自动人脸识别(automated face recognition,AFR),是一个近年得到广泛关注的研究热点,其相关技术的应用范围也在不断扩展。
本章对人脸识别,特别是人脸识别技术(face recognition technology,FRT),包括它的历史、发展、研究、应用进行回顾和概述,对全书的覆盖范围、**内容和安排顺序也给予概括的介绍。
1.1 人脸识别概,兄
通过观察人脸来判定人的身份可以说是人类的一种基本能力,同时这种能力也与每个人的经验有关。一般意义上的人脸识别指的就是这种能力,是人类观察、分析、判断等能力的综合。近年随着图像技术的发展,对人脸识别的工作也多借助图像技术来完成。
对利用图像技术的人脸识别有许多相近但不完全相同的定义和描述,如:
(1)给定场景的静止或视频图像,利用存储在数据库中的人脸来鉴别场景中的一个或多个人脸。这里可利用一些间接信息,如人种、年龄、性别等来帮.助缩小搜索范围EChellappa19951①。
(2)人脸识别属于一个更一般/通用的图像分类问题,它的特性限制了它的生成空间[Riaz 2004]。
(3)人脸识别的目的是从图像或视频中根据人的脸部外貌来验证人的身份ERomdhan[2006]。
……

第1章 绪论
1.1 人脸识别概况
1.1.1 历史回顾
1.1.2 研究进展和应用扩展
1.1.3 生物特征识别
1.2 人脸识别的研究
1.2.1 人脸识别相关概念
1.2.2 人脸识别流程
1.2.3 人脸识别中的几个问题
1.2.4 扩展研究
1.3 全书框架
1.3.1 子空间方法
1.3.2 各章摘要
参考文献
第2章 人脸检测
2.1 基于学习的人脸检测流程
2.1.1 分类器的离线学习
2.1.2 目标的在线检测
2.1.3 性能评价方法
2.2 基于Adaboost的人脸检测方法
2.2.1 Haar矩形特征
2.2.2 基于离散Adaboost的特征选择
2.2.3 级联分类器结构
2.3 基于Adaboost人脸检测方法的扩展
2.3.1 Haar特征的扩展
2.3.2 Adaboost的扩展
2.3.3 级联结构的扩展
2.3.4 多视角人脸检测
参考文献
第3章 人脸跟踪
3.1 确定性跟踪算法
3.1.1 目标表示
3.1.2 目标定位
3.1.3 跟踪算法实现
3.1.4 多核跟踪
3.2 随机跟踪算法
3.2.1 基于动力学系统模型的方法
3.2.2 基于统计模式识别的方法
参考文献
第4章 人脸描述
4.1 基于主动形状模型的人脸描述
4.1.1 ASM的建立
4.1.2 ASM的局部特征模型
4.2 基于主动表观模型的人脸描述
4.2.1 AAM方法简介
4.2.2 形状无关图像的获取
4.2.3 统计表观模型的建立
4.3 HOG特征及LBP特征
4.3.1 HOG特征
4.3.2 LBP特征
4.4 基于盖伯变换特征的人脸描述
4.4.1 盖伯变换的定义
4.4.2 2-D盖伯滤波器的定义
参考文献
第5章 基本线性子空间方法
5.1 线性子空间方法
5.2 主分量分析
5.2.1 基本原理
5.2.2 典型算法
5.3 独立分量分析
5.3.1 基本概念
5.3.2 特性研究
5.3.3 典型算法
……
第6章 张量方法
第7章 核方法
第8章 非负矩阵(集)分解
第9章 分类器设计
附录