本书主要研究了表情识别系统基本理论、算法设计和应用。书中分别以动态人脸表情、微表情、鲁棒表情为识别对象, 系统介绍了相关特征提取、分类算法的技术方法, 并设计了一套主动视觉人脸跟踪与表情识别系统。 本书可供从事模式识别、表情识别、人脸识别系统研究的科研人员、相关专业的研究生或高年级本科学生使用。
从零基础开始,系统阐述卷积神经网络理论基础及其实践应用,可以帮助初学者快速学习和构建深度学习。第1章简要介绍了图像表示和一些计算机视觉模型;第2章介绍了回归、机器学习和优化的概念;第3章介绍了Rosenblatt感知器和感知器学习算法、logistic神经元及其激活函数,以及两类和多类问题的单神经元模型等;第4章介绍了卷积池化层和CNN;第5章通过介绍CNN的一些当前新颖实用的用法,进一步拓展和丰富了深度神经网络的结构。