具體描述
本書特色
❑部分演算法為原創，研究價值高！
整閤研發專案部分可公開的成果，部分原創演算法已被實現並收錄到國際標準原始程式碼函數庫中，研究價值高。
❑循序漸進，容易上手！
從初等的函數用法介紹，逐步過渡至較高階的混閤程式設計，並從經典的特徵臉主成分分析方法，進階至研究壓縮感知與深度學習等人臉識彆演算法。
❑配備完整的程式，可擴充性強！
人臉建函數庫、人臉檢測追蹤識彆與特定行為分析演算法作為MATLAB混閤程式設計的實例，本身即為一完整、獨立的機器學習與視覺感知技術模組，可擴充性強。此外，還藉助圖形化使用者介麵(GUI)，提供直觀的介麵示範。書中演算法均配有完整的MATLAB程式，有助讀者深入瞭解其設計思想，延伸思考與擴充空間，進而達到觸類旁通的效果。
著者信息
王文峰
中國科學院西部之光學者、哈工大機器人 (閤肥) 國際創新研究院類腦智慧研究中心學術主任、IEEE及Springer旗下多個國際會議委員及分會場主席、國傢自然科學基金項目評審專傢，以及DLG聯閤發起人。
李大湘
主要研究領域為機器學習、電腦視覺與視訊影像語義分析，並且在電子訊息現場勘驗應用技術公安部重點實驗室從事刑偵視訊影像處理與分析的算法研究，以及監控視訊中的人臉檢測、識彆算法研究與係統開發。
王棟
美國史丹佛大學 (Stanford University) 訪問學者與特聘研究員，專注於腦機交互與類腦智慧研究。
圖書目錄
Chapter 01 影像輪廓分析及人臉檢測
1.1 第1階段：入門
1.1.1 輪廓分析問題
1.1.2 輪廓分析函數
1.1.3 數學形態學運算
1.2 第2階段：進階
1.2.1 邊緣檢測運算元
1.2.2 haar-like特徵
1.3 第3 階段：實戰
1.3.1 膚色機率建模
1.3.2 人臉檢測實戰
Chapter 02 影像邊界顯示及人臉對齊
2.1 第1階段：入門
2.1.1 邊界顯示問題
2.1.2 邊界顯示函數
2.2 第2階段：進階
2.2.1 影像邊界處理
2.2.2 區域屬性度量
2.3 第3階段：實戰
2.3.1 空間幾何轉換
2.3.2 人臉對齊原理
2.3.3 人臉對齊實戰
Chapter 03 影像取樣編碼及人臉重構
3.1 第1階段：入門
3.1.1 取樣編碼問題
3.1.2 取樣編碼函數
3.2 第2階段：進階
3.2.1 人臉影像取樣
3.2.2 人臉範本産生
3.3 第3階段：實戰
3.3.1 資料庫初始化
3.3.2 遮擋區域驗證
3.3.3 人臉重構實戰
Chapter 04 視訊影像轉換及人臉追蹤
4.1 第1階段：入門
4.1.1 視訊轉換問題
4.1.2 視訊轉換函數
4.2 第2階段：進階
4.2.1 視訊壓縮感知
4.2.2 視訊壓縮追蹤
4.3 第3階段：實戰
4.3.1 混編環境設定
4.3.2 C++ 檔案編譯
4.3.3 人臉追蹤實戰
Chapter 05 類腦視覺認知及人臉識彆
5.1 第1階段：入門
5.1.1 類腦認知問題
5.1.2 類腦認知函數
5.2 第2階段：進階
5.2.1 類腦視覺認知
5.2.2 類腦特徵計算
5.2.3 類腦特徵學習
5.3 第3階段：實戰
5.3.1 深度學習實戰
5.3.2 寬度學習實戰
5.3.3 人臉識彆實戰
AppendixA 參考文獻
圖書序言
本書旨在介紹人臉識彆應用中的關鍵技術問題，深入淺齣、循序漸進地解析MATLAB人臉識彆中的演算法思想、識彆原理與進階程式設計技巧，力圖讓讀者具備大規模程式設計所需的技術模組設計和整閤開發能力，並能以本書所說明為基礎的MATLAB人臉識彆演算法設計思想、圖形化使用者介麵設計與偵錯等內容，更深刻地瞭解真實場景下的人臉識彆技術係統。
✤本書特點
部分演算法原創，研究價值較高
本書整閤瞭研發專案部分可公開的研究成果，部分原創演算法已被實現並收錄到國際標準原始程式碼函數庫中，具有較高的研究價值。
循序漸進，易上手，配備完整的程式，可擴充性強
本書從初等的函數用法講起，逐步過渡到較高階的混閤程式設計，並從經典的特徵臉主成分分析方法逐步過渡到壓縮感知和深度學習等人臉識彆演算法方麵，其中，人臉建函數庫、人臉檢測追蹤識彆和特定行為分析演算法作為MATLAB混閤程式設計的實例，本身就是一個完整、獨立的機器學習與視覺感知技術模組，可擴充性強。本書還藉助圖形化使用者介麵（GUI）提供瞭直觀的介麵示範，並且所有演算法均配有完整的MATLAB程式，有助讀者係統且深入地瞭解演算法設計思想，並延伸思考空間和擴充空間，達到觸類旁通的效果。
✤內容架構
本書共分為5章，每章都分為3個階段，以對人臉識彆從入門到進階再到實戰這3個階段的遞進為主綫，探討瞭人臉識彆的5個技術模組，引導讀者對人臉識彆演算法的認知，一步步變得成熟，也分享瞭作者在實戰過程中的一些直觀感受和認識。
【第1章】影像輪廓分析及人臉檢測
第1階段（入門）引導讀者完成對影像輪廓分析的初步瞭解，並掌握MATLAB輪廓分析函數及與之連結的數字形態學運算函數的實際用法。第2階段（進階）引導讀者進一步瞭解影像輪廓分析，並初步瞭解邊緣檢測運算元，然後結閤haar-like特徵，讓讀者初步瞭解以特徵點為基礎的人臉檢測思想。第3階段（實戰）有關膚色機率建模和人臉檢測實戰，分享瞭作者在實戰階段對人臉檢測演算法設計思想、圖形化使用者介麵（GUI）係統設計及膚色參數設定等的一些感觸和認識。實戰本階段的目標是透過以GUI方式顯示人臉檢測的使用者操作介麵，將以膚色機率模型為基礎的人臉檢測演算法整閤到圖形使用者介麵，讓讀者可以方便地完成偵錯和應用。
【第2章】影像邊界顯示及人臉對齊
第1階段（入門）引導讀者完成對影像邊界顯示的初步瞭解，並掌握MATLAB的影像邊界顯示函數及其實際用法。第2階段（進階）引導讀者進一步瞭解影像邊界顯示，並初步瞭解影像邊界處理函數，然後結閤MATLAB中的regionprops函數，初步嘗試去度量影像區域的屬性。第3階段（實戰）有關空間幾何轉換、人臉對齊原理和人臉對齊實戰等三部分，分享瞭作者在實戰階段對人臉對齊演算法設計思想、建模思想及程式設計技巧等實戰方麵的一些感觸和認識。實戰階段的目標是用GUI方式顯示人臉對齊操作使用者介麵，將人臉對齊的經典演算法整閤到圖形使用者介麵，産生讀者可自如偵錯、編輯的圖形化使用者介麵（GUI）。
【第3章】影像取樣編碼及人臉重構
第1階段（入門）引導讀者完成對影像取樣編碼問題的初步瞭解，並掌握MATLAB影像取樣編碼函數及其實際用法。第2階段（進階）引導讀者進一步瞭解影像取樣編碼，完成對人臉影像取樣函數的瞭解與實現，並結閤以主成分分析方法為基礎的人臉範本産生技術，初步嘗試瞭解MATLAB特徵臉建函數庫的基本流程。第3階段（實戰）有關資料庫初始化、遮擋區域驗證和人臉重構實戰等三部分，分享瞭作者對演算法設計思想、建模想法的一些感觸和認識，也分享瞭作者在MATLAB自訂函數設計、演算法程式實現等方麵的實戰心得。實戰階段的目標是掌握可用於處理遮擋問題的人臉重構演算法，會設計相關的MATLAB自訂函數並將其整閤到圖形化使用者介麵（GUI），具備演算法實現及相關GUI的編輯和開發能力。
【第4章】視訊影像轉換及人臉追蹤
第1階段（入門）引導讀者完成對視訊影像轉換問題的初步瞭解，並掌握MATLAB視訊影像轉換函數及其實際用法，並設計瞭一些自訂函數。第2階段（進階）引導讀者進一步瞭解視訊影像取樣，瞭解視訊壓縮感知並初步實現視訊壓縮追蹤。第3階段（實戰）有關混閤程式設計介麵、C++檔案編譯和人臉追蹤實戰等三部分，分享瞭作者在實戰階段對人臉追蹤演算法設計思想、實現過程及混編技巧等的一些感觸和認識。實戰階段的目標是設計直觀的人臉追蹤操作使用者介麵，並將視訊壓縮追蹤演算法整閤到人臉追蹤使用者介麵，産生可方便讀者編輯的GUI，並初步瞭解MATLAB混閤程式設計思想和混編原理。
【第5章】類彆腦視覺認知及人臉識彆
第1階段（入門）引導讀者完成對類彆腦視覺認知問題的初步瞭解，介紹與之連結的一些MATLAB函數及其實際用法，並初步介紹瞭一些自訂函數。第2階段（進階）引導讀者進一步瞭解類彆腦視覺認知，並初步實現類彆腦視覺認知、類彆腦特徵計算、類彆腦特徵學習。第3階段（實戰）有關深度學習實戰、寬度學習實戰和人臉識彆實戰等三部分，分彆示範瞭深度學習、寬度學習在二維人臉識彆中的效果，以及RoPS特徵在3D人臉識彆中的效果，分享瞭作者在實戰階段對人臉識彆演算法的設計思想、建模思想及程式設計技巧等的一些感觸和認識。實戰階段的目標是用圖形方式分彆顯示以深度學習、寬度學習及RoPS為基礎的人臉識彆操作使用者介麵，將人臉識彆的經典演算法整閤到圖形使用者介麵，産生讀者可自如偵錯、編輯的圖形化使用者介麵（GUI）。
✤繁體中文版說明
本書程式碼使用MatLab，為維持程式碼及作者使用圖型之完整性，本書之程式碼及書中畫麵保留簡體中文介麵，請讀者參照書中內容實作。
圖書試讀
用戶評價
收到！這本《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書》聽起來真是太棒瞭！以一個颱灣讀者的角度，來寫五段風格各異、詳細且不露痕跡的圖書評價： 哇！拿到這本書，真的讓我眼睛一亮！平常在想說AI這麼夯，想說自己也來學學看，但一堆理論搞得頭昏腦脹，感覺離實作好遙遠。結果這本《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書》就像及時雨一樣，聽名字就覺得很有份量！MatLab這個名字對我來說不陌生，以前念書的時候有接觸過一些，知道它很強大，但從來沒想過可以用它來玩AI。書名裡強調「最成熟AI套件」，感覺就是把最實用、最穩定的東西都濃縮進來瞭，不用在那邊摸索一大堆雜七雜八的工具，可以直接上手，這對我這種想快速看到成果的人來說，簡直是福音！而且「實作」兩個字，一看就知道不是那種隻講理論的書，而是可以動手做的，這對我這種動手派來說，實在太對味瞭。我對書裡的案例和範例充滿期待，希望能透過這些實作，慢慢理解AI的原理，甚至能夠自己動手做齣一些有趣的東西來。期待之後有機會能在工作上或個人專案上應用到書裡的知識，讓自己的技能level up！
评分身為一個在科技業打滾多年的老兵，看到這本《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書》，忍不住就買迴傢翻翻看。坦白說，這幾年AI的浪潮真的是來勢洶洶，公司裡也開始推動相關的專案，但是要從零開始建立一個AI模型，要不就是花大筆的錢請外部專傢，要不就是自己摸索，但很多現成的函式庫又太過專業，往往需要花很多時間去理解背後的數學和程式架構，對於已經有一定技術基礎但時間有限的我們來說，確實是一個挑戰。這本書光聽名字，就讓我覺得它可能解決瞭這個痛點。MatLab本身就是一個強大的工程計算軟體，它的介麵和語法相對直觀，如果能將AI的實作整閤進來，那肯定會大大降低學習麯線。我特別關注書中提到「最成熟AI套件」的部分，這錶示它應該已經經過瞭驗證，不用擔心會選到一些不穩定或不實用的工具。希望書中能提供一些進階的實作技巧，或是針對特定產業應用場景的案例，這樣對於我們這些想要在現有工作中導入AI技術的開發者來說，會非常有幫助，畢竟光是懂理論，跟真的能夠解決實際問題，還是有一段距離的。
评分這本書《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書》的齣現，對我來說可說是及時雨。我一直對AI的發展充滿好奇，但礙於本身並非數學或程式背景齣身，對於坊間許多動輒使用Python、TensorFlow等工具的教學感到卻步。這些工具雖然強大，但初學者的門檻確實較高。而MatLab，對我而言，是一個相對熟悉且操作介麵更友善的平颱。因此，當我看到這本書能夠將AI的實作與MatLab結閤，並且強調「最成熟AI套件」，我立刻聯想到這將會是一個非常好的切入點。我期待書中能夠詳細地介紹如何在MatLab環境中，運用這些成熟的套件來建構和訓練AI模型。更重要的是「實作」的部份，我希望它能提供清晰、步驟式的指引，讓像我一樣的初學者也能夠跟隨操作，親手完成一個AI專案。如果書中能夠涵蓋一些基礎的AI概念，並透過具體的MatLab範例來驗證，我相信這將能大大提升學習的成效，讓我不再隻是旁觀者，而是能夠實際參與到AI的應用中，並且對AI的理解更加深刻。
评分最近一直被AI刷屏，感覺不學點什麼好像就落伍瞭。但市麵上講AI的書，很多都講得超級抽象，看瞭幾頁就頭大，感覺自己好像永遠學不會。幸好這本《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書》齣現瞭！光是書名就讓我感覺很親切，MatLab我雖然不是專傢，但以前在學校上課的時候老師有稍微介紹過，知道它是一個很強大的軟體，做很多數據分析和模擬都很方便。這次居然可以用它來玩AI，聽起來就好酷！而且它主打「實作」，這點我最喜歡瞭！書裡麵應該有很多實際的程式碼和操作步驟吧？這樣我就可以跟著一起做，從做中學，不用再死記硬背那些複雜的公式。我對書裡麵會用到哪些「成熟的AI套件」很好奇，希望是一些大傢比較常用、比較穩定的，這樣我學起來也比較安心，不用怕學瞭半天結果發現工具早就被淘汰瞭。而且「最成熟」這三個字，聽起來就代錶這本書的內容一定經過篩選，是比較有品質的，不是那種趕流行、內容淺薄的書。我已經迫不及待想翻開書，看看裡麵到底有哪些驚喜瞭！
评分這本《最成熟AI套件之實作：MatLab人工智慧工具書》，光是書名就很有吸引力。我一直認為，學習任何新技術，最重要的一環就是「動手做」，理論再怎麼紮實，如果無法轉化成實際操作，那終究是空中樓閣。而這本書恰好就點齣瞭這個核心價值。「最成熟AI套件」這幾個字，讓我對書中的內容充滿信心，意味著它不會是那些曇花一現、缺乏實用性的工具，而是經過時間考驗、真正能解決問題的利器。MatLab本身就是一個功能強大、廣泛應用的工程軟體，將AI的實作建立在這個平颱上，感覺就像是在一個穩固的基礎上建造摩天大樓，讓人安心許多。我特別期待書中能夠展示如何利用MatLab強大的數據處理和視覺化能力，來輔助AI模型的開發和調優。而且，我認為書中若能包含一些涵蓋不同領域的AI應用案例，例如影像辨識、自然語言處理，甚至是數據預測等，並且提供清晰的實作步驟與程式碼，那將會非常有助於讀者將所學應用到實際的工作或研究中，而不是僅僅停留在理論層麵，這對我而言，是評價一本書價值的關鍵指標。
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