本书内容丰富，阐述清晰详尽，文图结合紧密，可读性好，实用性强，主要介绍了人脸识别中的一些算法与案例，主要包括素描人脸识别与人脸合成的研究与应用、传统特征提取算法在素描人脸识别中的应用、深度学习在素描人脸识别上的研究与应用、传统素描人脸合成方法、基于生成对抗网络的素描人脸合成方法、人脸超分辨率重建方法等内容。本书可作为研究人脸识别技术的参考用书，也可以作为高等院校相关专业的本科生和研究生参考书，还可供人脸识别技术领域工作的工程技术人员阅读。
前言
第1章 人脸识别的研究与应用
1.1 素描人脸识别的研究与应用
1.2 素描人脸合成的研究与应用
1.3 人像着色的研究与应用
1.4 人脸图像超分辨率重建技术的研究与应用
1.5 本章小结
参考文献
第2章 传统特征提取算法在素描人脸识别上的应用与研究
2.1 传统素描人脸识别算法相关原理
2.2 基于Surf匹配坐标邻域优化的素描人脸识别
2.3 基于张量排序保留判别分析的人脸特征提取
2.4 本章小结
参考文献
第3章 深度学习在素描人脸识别上的应用
3.1 深度学习相关原理
3.2 基于联合分布适配的素描人脸识别
3.3 基于残差网络和度量学习的素描人脸识别
3.4 基于SE-ResNeXt模型的素描人脸识别
3.5 本章小结
参考文献
第4章 传统素描人脸合成方法
4.1 结合LBP局部特征提取的素描人脸合成方法
4.2 结合pHash稀疏编码的素描人脸合成方法
4.3 本章小结
参考文献
第5章 生成对抗网络在素描人脸合成中的应用
5.1 生成对抗网络相关原理
5.2 基于生成对抗网络的素描人脸合成方法
5.3 基于双层对抗网络的素描人脸合成方法
5.4 基于特征学习生成对抗网络的高质量素描人脸合成方法
5.5 多判别器循环生成对抗网络的素描人脸合成方法
5.6 本章小结
参考文献
第6章 基于联合一致循环生成对抗网络的人像着色方法
6.1 色彩空间
6.2 网络结构
6.3 损失函数
6.4 实验结果与分析
6.5 本章小结
参考文献
第7章 人脸超分辨率重建
7.1 双层级联神经网络的人脸超分辨率重建
7.2 基于引导图像的人脸超分辨率重建
7.3 本章小结
参考文献
