人脸识别原理及算法：动态人脸识别系统研究

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》系统介绍了人脸识别研究领域的研究状况以及作者在人脸识别领域的研究工作和研究成果，全书共分为3个部分。读者对象主要为研究模式识别的科技人员以及高等院校高年级的学生和研究生。读者通过阅读本书可以系统地学习人脸识别研究的方法，并掌握国内外相关技术的最新进展。

这是一本深入探讨人脸识别领域的研究成果和技术的著作。本书首先介绍了人脸识别的历史和发展状况，从20世纪50年代的研究起步，到后来的神经生理学、脑神经学、视觉知识等多学科的融合，展现了人脸识别技术的不断进步和广泛应用。 接着，本书详细介绍了基于通用形变模型的人脸轮廓特征提取方法，这种方法通过建立人脸部的嘴巴、鼻子、眼睛的特征探测模式，并利用形变模型来表示人脸轮廓特征，实现对人脸图像的精确分割和识别。此外，本书还探讨了人脸图像的双属性图表示方法，通过结合局部主成分特征和变换系数特征，形成了一种能够有效处理图像变化的人脸图像表示方法。 在动态人脸识别研究方面，本书深入讨论了动态人脸识别研究的基本问题及解决方法，包括人脸图像的定位、归一化、相关性处理以及定位算法等方面。同时，本书还介绍了Hausdorff距离在人脸图像处理中的应用，以及如何利用相关系数来提高动态人脸识别的准确性和效率。 此外，本书还详细阐述了预处理的图像分割算法，包括人脸定位和图像分割两个部分，以及如何通过减少动态人脸图像序列中的信息量来提高识别速度满足识别实时性。同时，本书还介绍了基于数学变换的特征提取方法，如Gabo