这是一本系统讲解人脸识别和人体姿态识别技术、算法和应用的实战性著作，是作者团队多年研究成果和实践经验的总结。既有业界成熟的技术和算法，又有行业的新热点和新趋势。
通过本书，读者将能轻松掌握如下知识：
（1）机器视觉的概念以及索引技术，包括向量空间索引和度量空间索引；
（2）人脸识别技术，以及人脸检测算法、人脸对齐算法、人脸特征提取算法；
（3）面向人脸检索的高维空间快速索引技术；
（4）人体姿态识别技术、目标检测算法以及算法的性能评测；
（5）面向嵌入式设备的人脸识别技术与算法，轻量级的人脸识别技术与算法，以及面向ARM设备的人脸精准识别方法VMFace；
（6）人脸识别、人体姿态识别相关技术和算法在门禁、安防和运动训练等场景的应用。
资深机器视觉技术专家撰写，结合多年研究成果和实践经验
零基础快速掌握人脸识别和人体姿态识别的技术、算法和应用
计算机\人工智能
近年来，AI技术突飞猛进，正在深刻地影响社会的方方面面，视觉AI技术是其中极其重要的一个分支。本书讲述了机器视觉的技术和方法，并结合实际应用案例进行透彻解读。期待读者能够结合本书，快速掌握机器视觉的技术和原理，并付诸应用。
—— 郭浩哲 东华云计算有限公司董事长
本书以人脸识别和人体识别为切入点，从原理、技术到应用实践，全面阐述了机器视觉技术，是一本适合各层次读者的好书。
—— 陈 绪 阿里云基础产品技术战略负责人
机器视觉技术正在改变人类社会，本书从讲述原理入手，针对人脸识别和人体识别的应用，详细阐述了机器视觉技术的内涵，并结合作者团队的长期实践，总结了人脸识别和人体识别的技术提升方法，为广大读者提供了开发机器视觉技术应用很好的范本。
—— 蒋驰华 赛富投资基金合伙人
夏东,周波 著：作者简介
夏东
国防科技大学通信与信息系统博士、控制科学与工程博士后。长期从事人工智能和自动目标识别领域的研究工作，主持完成国家“863计划”项目等多个重大项目的研究，发表专利60余项。在机器智能视觉、大数据等领域有丰富的实战经验与深入的商业化理解。将机器智能视觉理论付诸实践创立了湖南视觉伟业智能科技有限公司。作为湖南省科技创业领军人才，带领团队研发了人脸识别、行为分析等多款款业内领先AI软硬件产品，并在多个省份和城市得到应用。
周波
长期从事计算机视觉、人工智能研究工作，发表专利40余项，获得“安防工匠人物”称号，创立深圳市海清视讯科技有限公司，获得国家级专精特新“小巨人”企业称号。
机器智能视觉与人体识别
目 录
第一部分 原理篇
第1章 机器智能视觉概述
1.1 机器智能视觉简介
1.1.1 什么是机器智能视觉
1.1.2 机器智能视觉的技术分类
1.1.3 机器智能视觉的应用与价值
1.2 机器智能视觉在人体识别中的技术
1.2.1 人脸识别
1.2.2 人体姿态
1.2.3 计算视觉小型化
1.2.4 意义与价值
第2章 机器智能视觉中的索引技术
2.1 什么是索引技术
2.1.1 概念与定义
2.1.2 索引的作用
2.2 向量空间索引技术
2.2.1 概述
2.2.2 分类介绍
2.2.3 向量空间索引应用
2.3 度量空间索引技术
2.3.1 概述
2.3.2 分类介绍
2.3.3 度量空间索引应用
第3章 机器智能视觉中的人脸识别技术
3.1 人脸识别技术概述
3.1.1 概念与定义
3.1.2 人脸识别技术分类
3.2 人脸检测算法
3.2.1 概念与定义
3.2.2 人脸检测算法分类
3.2.3 Cascade CNN框架介绍
3.2.4 DenseBox介绍
3.2.5 Faceness-Net介绍
3.2.6 MTCNN介绍
3.3 人脸对齐算法
3.3.1 概念与定义
3.3.2 人脸对齐算法分类
3.3.3 DCNN介绍
3.3.4 TCNN介绍
3.3.5 LAB介绍
3.4 人脸特征提取算法
3.4.1 概念与定义
3.4.2 人脸特征提取算法分类
3.4.3 DeepID介绍
3.4.4 InsightFace介绍
3.4.5 mobileFaceNet介绍
第4章 机器智能视觉中的人体姿态识别技术
4.1 人体姿态识别概述
4.1.1 概念与定义
4.1.2 人体姿态识别的意义
4.2 人体骨架提取技术
4.2.1 概念与定义
4.2.2 人体骨架提取技术分类
4.2.3 Mask R-CNN介绍
4.2.4 RT-MP-PAF介绍
4.3 人体姿态识别技术
4.3.1 概念与定义
4.3.2 人体姿态识别技术分类
4.3.3 DeepCut模型介绍
4.3.4 RMPE模型介绍
第二部分 技术篇
第5章 面向人脸检索的高维空间快速索引技术
5.1 高维空间索引技术概述
5.1.1 度量空间索引
5.1.2 相似性检索
5.2 高维空间快速索引方法
5.2.1 高维空间快速索引结构
5.2.1 度量空间索引范围查询方法
5.2.2 度量空间索引kNN查询方法
5.3 高维空间快速索引实验
5.3.1 实验环境
5.3.2 实验结果
5.3.3 分析比较
第6章 基于ARM的人脸精准识别技术
6.1 人脸识别技术概述
6.1.1 人脸检测
6.1.2 人脸识别
6.1.3 嵌入式人脸识别装置
6.2 基于ARM的人脸精准识别
6.2.1 VMFace神经网络结构
6.2.2 基于ARM环境的应用
6.3 基于ARM的人脸精准识别性能分析
6.3.1 实验设置
6.3.2 分析比较
第7章 面向姿态识别的人体骨架实时提取技术
7.1 目标检测算法
7.1.1 Two-stage检测
7.1.2 One-stage检测
7.2 人体姿态估计算法
7.2.1 Top-Down检测算法
7.2.2 Bottom-Up检测算法
7.3 人体骨架实时提取性能分析
7.2.1 实验环境
7.2.2 性能对比测试
第三部分 实践篇
第8章 小型化人脸设备的应用
8.1 门禁场景应用
8.1.1 项目背景
8.1.2 门禁场景体系结构
8.1.3 算法分析
8.1.4 案例介绍
8.2 安防场景应用
8.2.1 项目背景
8.2.2 安防场景应用结构
8.2.3 算法分析
8.2.4 案例介绍
第9章 人体姿态识别技术的应用
9.1 射击训练场景
9.1.1 项目背景
9.1.2 系统结构设计
9.1.3 算法分析
9.1.4 案例介绍
9.2 运用训练场景
9.2.1 项目背景
9.2.2 系统结构设计
9.2.3 算法分析
9.2.4 案例介绍
第10章 机器智能视觉在人体识别中的技术展望
10.1关键问题和挑战
10.1.1 技术挑战
10.1.2 行业角度挑战
10.1.3 社会角度挑战
10.2未来发展
10.2.1小型化人脸识别技术未来
10.2.2人体姿态识别技术未来
