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分类于: 计算机基础 云计算&大数据 人工智能
简介
目录
前言
第1章 人脸识别入门
1.1 人脸识别概况
1.2 人脸识别发展状况
1.3 本章小结
第2章 数学与机器学习基础
2.1 矩阵
2.2 向量
2.3 距离度量
2.4 卷积
2.5 机器学习基础
2.6 本章小结
第3章 计算机视觉原理与应用
3.1 计算机视觉介绍
3.2 颜色模型
3.3 信号与噪声
3.4 图像滤波
3.5 图像的几何变换
3.6 图像特征
3.7 本章小结
第4章 OpenCV基础与应用
4.1 OpenCV介绍
4.2 科学计算库Numpy
4.3 OpenCV基本操作
4.4 图像的基本变换
4.5 本章小结
第5章 深度学习与Keras工程实践
5.1 深度学习介绍
5.2 Keras框架简介
5.3 Keras的使用方法
5.4 常用的神经网络层
5.5 激活函数
5.6 优化器
5.7 损失函数
5.8 模型评估方法
5.9 数据增强
5.10 Keras的工程实践
5.11 本章小结
第6章 常用人脸识别算法
6.1 特征脸法
6.2 OpenCV的方法
6.3 Dlib的人脸检测方法
6.4 基于深度学习的图片特征提取
6.5 基于深度学习的人脸检测
6.6 基于深度学习的人脸识别
6.7 本章小结
第7章 人脸识别项目实战
7.1 人脸图片数据集
7.2 使用OpenCV的人脸检测
7.3 使用Dlib的人脸检测
7.4 深度学习实践
7.5 人脸识别的拓展应用
7.6 本章小结
第8章 人脸识别工程化
8.1 云平台实践
8.2 服务API设计
8.3 人脸图片存储
8.4 人脸图片检索
8.5 本章小结
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