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大数据分析是许多传统产业的主要驱动力，例如：金融、医疗和能源等等。视觉资料分析（Visual data analysis）和电脑视觉（Computer Vision）则是这场资料革命的一部分。近年来，它们的发展渐趋成熟，在自主导航、游戏和制造业等领域，创造了许多新颖又令人振奋的应用程式。

　　本书将带领读者建立强大且独特的电脑视觉应用程式。每一章将从一个专案展开，并深入OpenCV的某个重要面向，例如：人脸辨识、图像目标追踪、3D重建框架和机器学习等等。读者将学会如何使用深度类神经网路，并将AI加进应用程式之中。

　　本书的专案将帮助读者学习建立各种可运作的prototype，并熟悉各种OpenCV 3的新功能。

　　你能够从本书学习到：
　　・执行基本的影像处理操作，并将图像卡通化
　　・原生地建置OpenCV专案，并为树莓派进行交叉编译，建立强大的微尺度侦测器
　　・使用OpenCV 3新的运动恢复结构功能，从静止的相机图像中重建3D几何
　　・建立图形识别演算法，并预测图像是否包含汽车车牌
　　・使用POSIT进行6自由度头部姿态估计
　　・使用深度卷积类神经网路建立人脸辨识演算法

 

作者简介

Daniel Lélis Baggio

　　他在圣保罗的InCor（Instituto do Coração–Heart Institute）进行血管内超音波影像分割。从那时候起，他专注于GPGPU 的应用，并将分割演算法（segmentation algorithm）移植到NVIDIA 的CUDA 上。他也参与一个名为ehci 的计画（http://code.google.com/p/ ehci/），致力于「自然使用者介面组」的「6 自由度头部追踪」（6degrees of freedom head tracking ）。现在他在巴西空军工作。

Shervin Emami

　　OpenCV 提供了Shervin 一家人温饱，为了回馈OpenCV，他开始定期在论坛上提供建议，并在自己的网站发布免费的OpenCV 教学（http://www.shervinemami.info/ openCV.html）。2011 年，他联络其他免费OpenCV 网站的站长来撰写这本书。他也开始在NVIDIA 进行「行动装置上的电脑视觉最佳化」，与官方OpenCV 开发者密切合作，开发Android 上的OpenCV 最佳化版本。2012 年，他还加入了Khronos OpenVL 委员会，为行动装置上的「电脑视觉硬体加速」建立标准，并成为OpenCV 未来的基础。

David Millán Escrivá

　　David 拥有超过10 年的IT 工作经验，在电脑视觉、电脑图学和模式辨识领域有丰富的经验，从事过许多不同的专案和新创公司，并应用他在「电脑视觉」、「光学字元辨识」和「扩增实境」的知识。他是DamilesBlog 的作者 （http://blog.damiles.com），发表了许多关于「OpenCV」、「一般电脑视觉」和「光学字元辨识演算法」的研究和教学。David 也审校了Lee Phillips 所写的《gnuPlot Cookbook》一书（由Packt 出版）。

Khvedchenia Ievgen

　　是来自乌克兰的电脑视觉专家。他的职业生涯始于为「哈曼国际工业公司」研发一种以摄影机为基础的「驾驶辅助系统」。随后，他开始在ESG 担任电脑视觉顾问。如今，他是一名专注于「扩增实境应用程式」的独立开发者。Ievgen 是「电脑视觉演讲部落格的作者（http://computervisi-talks.com），他在部落格上发表有关「电脑视觉」和「扩增实境」的研究和教学。

Jason Saragih

　　Saragih 博士在电脑视觉领域做出了许多贡献，特别是在「可变形模型的註册和建模」的领域。他是DeMoLib 和FaceTracker 的作者，而这两个科学界广泛使用的「非营利开源函式库」都使用了通用的电脑视觉函式库，包括OpenCV。

Roy Shilkrot

　　Roy 在新创公司和企业拥有超过7 年的软体工程师经验。在加入麻省理工学院Media Laboratory 担任研究助理之前， 他曾在电信解决方案提供商Comverse 的Innovation Laboratory 担任技术策略师。他还涉足谘询业，也曾在微软Redmond 研究院实习。

前言
第1章 在树莓派上建立卡通化器和肤色转换器
第2章 使用OpenCV探索运动恢复结构
第3章 使用支援向量机和神经网路进行车牌辨识
第4章 非刚性人脸追踪
第5章 使用AAM和POSIT进行3D头部姿势估算
第6章 使用Eigenface或Fisherface进行人脸辨识   

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