本书主要对三维人脸识别中涉及的若干关键问题进行了深入的探讨与研究。 书中首先介绍了人脸识别的概念、应用领域、实用价值，论述了二维人脸识别关键的预处理方法，如基于二维人脸的特征点定位方法，并着重介绍了基于改进级联形状回归的多视角二维人脸特征点定位方法。接着对几种常见人脸姿态估计方法做了详细的论述，如基于改进的随机森林、基于稠密多变量标签分布和深度卷积神经网络学习的方法等。最后在三维人脸识别的内容中，分别介绍了三维人脸识别的概念、难点以及三维人脸测量的基本原理，同时也讨论了三维人脸图像的预处理，并对基于真实测量三维人脸识别中常用的方法做了论述，如基于三维人脸模型辅助的姿态鲁棒的二维人脸识别方法和表情鲁棒的三维人脸识别方法，并在几个常见的三维人脸数据库上进行了评估。 本书可作为计算机或电子信息专业高年级本科生、研究生的教科书及教师的参考用书，也可供从事相关领域研究的科技人员、工程技术人员参考使用。
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