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人臉識別算法與案例分析

為了解決資訊科技大學的問題，作者曹林 這樣論述：

本書內容豐富，闡述清晰詳盡，文圖結合緊密，可讀性好，實用性強，主要介紹了人臉識別中的一些演算法與案例，主要包括素描人臉識別與人臉合成的研究與應用、傳統特徵提取演算法在素描人臉識別中的應用、深度學習在素描人臉識別上的研究與應用、傳統素描人臉合成方法、基於生成對抗網路的素描人臉合成方法、人臉超解析度重建方法等內容。   本書可作為研究人臉識別技術的參考用書，也可以作為高等院校相關專業的本科生和研究生參考書，還可供人臉識別技術領域工作的工程技術人員閱讀。 曹林，博士，教授，現任北京資訊科技大學資訊與通信工程學院院長，光電測試技術及儀器教育部重點實驗室副主任，中國電子教育學會研究生

教育分會理事，北京資訊科技大學勤信學者，資訊與通信工程一級學科碩士點負責人。   他先後主持國家自然科學基金面上專案、國防軍工和橫向等課題，近年來，作為專案骨幹完成國家科技重大專項專題3項（排名第2、第3和第4），累計承擔科研專案到款約1800多萬元。研究方向：空間資訊智慧感知與計算、圖像理解與識別和雷達信號處理。   近年來發表學術論文40餘篇，出版學術著作4部，教材1部，獲北京市科學技術獎和中國智慧交通協會科學技術獎等3項科技獎勵（排名第2），產生良好的經濟和社會效益，授權發明專利6項，電腦軟體著作權35項，其指導的研究生獲2016年度“中國圖像圖形學報”優秀論文獎。

第1章  人臉識別的研究與應用001 1．1  素描人臉識別的研究與應用002 1．1．1  光學人臉識別研究歷程002 1．1．2  素描人臉識別國內外研究現狀003 1．1．3  素描人臉識別資料庫005 1．1．4  素描人臉識別的難點和發展趨勢011 1．2  素描人臉合成的研究與應用011 1．2．1  素描人臉合成的國內外研究現狀012 1．2．2  素描人臉圖像品質評估指標019 1．2．3  素描人臉合成的難點與發展趨勢020 1．3  人像著色的研究與應用021 1．3．1  人像著色的國內外研究現狀021 1．3．2  人像著色的難點與發展趨勢022 1．4  人臉圖像超解

析度重建技術的研究與應用022 1．4．1  人臉圖像超解析度的發展及國內外研究現狀022 1．4．2  人臉圖像超解析度重建品質評價標準024 1．4．3  人臉圖像超解析度重建技術的難點與發展趨勢026 1．5  本章小結027 參考文獻027 第2章  傳統特徵提取演算法在素描人臉識別上的應用與研究036 2．1  傳統素描人臉識別演算法相關原理037 2．1．1  人臉圖像分割演算法037 2．1．2  人臉特徵提取演算法042 2．2  基於Surf匹配座標鄰域優化的素描人臉識別049 2．2．1  Surf匹配050 2．2．2  座標鄰域優化053 2．2．3  識別過程055

2．2．4  實驗結果與分析056 2．3  基於張量排序保留判別分析的人臉特徵提取062 2．3．1  張量排序保留判別投影（TRPDA）模型064 2．3．2  TRPDA求解演算法068 2．3．3  實驗結果與分析072 2．4  本章小結081 參考文獻082 第3章  深度學習在素描人臉識別上的應用087 3．1  深度學習相關原理087 3．1．1  卷積神經網路概述087 3．1．2  主流人臉識別模型框架089 3．1．3  度量學習095 3．2  基於聯合分佈適配的素描人臉識別096 3．2．1  遷移學習096 3．2．2  模型結構100 3．2．3  損失函數1

02 3．2．4  實驗結果與分析103 3．3  基於殘差網路和度量學習的素描人臉識別106 3．3．1  模型結構107 3．3．2  損失函數108 3．3．3  實驗結果與分析109 3．4  基於SE-ResNeXt模型的素描人臉識別117 3．4．1  SE-ResNeXt網路模型118 3．4．2  損失函數120 3．4．3  實驗結果與分析121 3．5  本章小結127 參考文獻128 第4章  傳統素描人臉合成方法131 4．1  結合LBP局部特徵提取的素描人臉合成方法131 4．1．1  歐氏距離粗提取132 4．1．2  結合子塊切分的LBP局部特徵提取133 4

．1．3  合成過程134 4．1．4  實驗結果與分析137 4．2  結合pHash稀疏編碼的素描人臉合成方法141 4．2．1  基於圖像熵的圖像分塊141 4．2．2  圖像塊的特徵提取145 4．2．3  實驗結果與分析150 4．3  本章小結157 參考文獻157 第5章  生成對抗網路在素描人臉合成中的應用161 5．1  生成對抗網路相關原理161 5．1．1  生成對抗網路模型概述161 5．1．2  生成對抗網路的改進163 5．2  基於生成對抗網路的素描人臉合成方法169 5．2．1  生成對抗網路模型169 5．2．2  損失函數174 5．2．3  實驗結果與分

析177 5．3  基於雙層對抗網路的素描人臉合成方法185 5．3．1  雙層對抗網路模型186 5．3．2  損失函數188 5．3．3  實驗結果與分析189 5．4  基於特徵學習生成對抗網路的高品質素描人臉合成方法194 5．4．1  特徵學習生成對抗網路模型194 5．4．2  損失函數199 5．4．3  實驗結果與分析202 5．5  多判別器迴圈生成對抗網路的素描人臉合成方法211 5．5．1  多判別迴圈生成對抗網路模型211 5．5．2  損失函數215 5．5．3  實驗結果與分析216 5．6  本章小結223 參考文獻224 第6章  基於聯合一致迴圈生成對抗網路

的人像著色方法228 6．1  色彩空間229 6．2  網路結構229 6．2．1  著色網路模型230 6．2．2  生成網路231 6．2．3  判別網路232 6．3  損失函數233 6．3．1  生成對抗損失233 6．3．2  聯合一致性損失234 6．4  實驗結果與分析235 6．4．1  資料庫及參數設置235 6．4．2  消融實驗238 6．4．3  和已有方法對比239 6．5  本章小結242 參考文獻242 第7章  人臉超解析度重建246 7．1  雙層級聯神經網路的人臉超解析度重建246 7．1．1  堆疊沙漏塊結構246 7．1．2  雙層級聯神經網路結構

248 7．1．3  損失函數250 7．1．4  實驗結果與分析251 7．2  基於引導圖像的人臉超解析度重建256 7．2．1  3DMM人臉擬合257 7．2．2  基於3DMM的人臉矯正257 7．2．3  基於引導圖像的人臉超解析度重建網路258 7．2．4  實驗結果與分析261 7．3  本章小結267 參考文獻

資訊科技大學進入發燒排行的影片

應用Transformer Encoder神經網路架構於文本分析-以某電子公文處理公司的客服問題辨識為例

為了解決資訊科技大學的問題，作者蔡鎮成 這樣論述：

隨著科技的發展，許多的工作紛紛被電腦所取代，而在客服系統上，傳統客服也開始導入人工智慧的概念，藉此省下不必要的人力消耗，但現今的問答系統並不完善，使得使用者需要進行多次的輸入，才能得到合適的答案，因此本研究將對文本和相似度分類進行探討。本研究將使用來自Transformer雙向編碼向量(BERT)、經全詞遮罩的BERT (BERT-wwm)和較小的Transformer雙向編碼詞向量(ALBERT)來進行原始問項和前處理後問項的特徵萃取，接著使用Softmax、支持向量機(Support Vector Machine, SVM)和隨機森林(Random Forest ,RF)進行文本分類，而

在相似度分類上，將使用Softmax進行分類，以比較在不同資料型態和模型配置下的結果。本研究資料是由某電子公文處理公司所提供，接著對原始和前處理後問項進行模型資料的建置、特徵萃取和分類，並使用準確率(Accuracy Rate)進行績效衡量，結果顯示，在文本分類上，特徵萃取結合Softmax能夠有效避免文本雜訊的干擾和類別過多的問題，其最佳配置為原始問項的BERT-Softmax，準確率為87.61%，而在相似度分類上，ALBERT因蒸餾BERT的參數量和修改損失函數（Loss function），使其能減少因計算量過大造成的損失，就此得知最佳配置為原始問題的ALBERT-Softmax，準確

率為80%，最後將文本和相似度分類之最佳模型進行準確率的比較，得知文本分類中原始問項BERT-Softmax為最佳配置。

首席視頻官：5G時代的短視頻佈局與行銷革命

為了解決資訊科技大學的問題，作者劉慶振 這樣論述：

本書緊緊圍繞5G時代的短視頻佈局和行銷變革展開，重點介紹了5G技術給媒體行業帶來的產業變革、各類組織設立首席視頻官的現實價值、如何用好短視頻進行情感連接和消費轉化、怎樣講好一個能夠“刷屏”的短視頻故事，以及做好“內容驅動 資料賦能 場景匹配”的具體方法。 本書的內容充實詳盡、有策略有案例，不但在每個章節中都穿插了生動的具體事例，而且還單獨用一章的篇幅討論了不同行業如何與短視頻行銷進行有效結合，提升自己的行銷效果。 劉慶振 北京資訊科技大學網路與新媒體系副教授，計算傳播研究所負責人，博士，先後畢業于中國人民大學新聞學院和中國傳媒大學廣告學院。主要研究方向為智慧媒體、計算傳

播學、計算廣告學、新媒體產業經濟、新媒體行銷等。 主持國家社科基金青年專案“智慧演算法時代的計算廣告學理論建構和應用創新研究”及北京市社科基金青年專案“‘互聯網 ’時代的政府資料開放政策與應用創新研究”等。擔任鳳凰衛視中國與世界品牌研究中心顧問、中關村大資料產業聯盟計算傳播研究中心主任、電子商務協會顧問等。 第1章 5G重構產業、娛樂與行銷 第1節 移動通信簡史：從類比通話到視頻社交 / 004 1G時代，是模擬手機橫空出世的時代 / 004 2G時代，是數位通話快速崛起的時代 / 006 3G時代，是智慧手機變革市場的時代 / 008 4G時代，是移動視頻大行其道的時代

/ 009 第2節 5G時代：新的應用場景，新的商業邏輯 / 012 5G技術的三大特徵 / 013 5G是一場“技術—經濟”革命 / 017 站在5G時代的起點上 / 019 第3節 變革時代的娛樂與行銷 / 021 5G使娛樂經濟更繁榮 / 021 世界的視頻化 / 023 5G帶來的行銷挑戰 / 024 重新思考5G視頻時代的行銷 / 026 第2章 你的企業需要一個首席視頻官 第1節 刷屏的小豬佩奇與流浪的大師 / 030 究竟“啥是佩奇” / 030 一頭小豬的“社會化” / 032 後稀缺社會：從流浪到流量 / 034 第2節 視頻成為超級入口 / 037 刷屏四境界 /

037 流量的本質 / 040 視頻紅利 / 042 第3節 內容即廣告，視頻即廣告 / 045 給視頻加點銷售動作 / 045 視頻時代的“注意力模型” / 048 是時候設立一個首席視頻官了 / 051 第3章 短視頻成為企業行銷的標配 第1節 理解短視頻三大核心思維 / 057 用戶思維：做用戶最喜歡的事情 / 057 產品思維：再短的視頻，都是一個產品 / 059 服務思維：永遠要記住你不是在自娛自樂 / 062 第2節 短視頻運營四大商業邏輯 / 066 廣告內容化：不以行銷為目的的短視頻都是“耍流氓” / 066 內容IP化：打造有個性的短視頻產品標籤 / 068 IP電商

化：短視頻IP 電商運營 / 070 電商場景化：場景就是精准流量 / 073 第3節 做好短視頻的五大實操步驟 / 076 進行差異化的定位 / 077 好好策劃一下 / 078 創意，創意，還是創意 / 079 短視頻的拍攝與製作 / 080 運營是個技術活兒 / 081 第4章 成功的短視頻都在講故事 第1節 做視頻就是在講故事 / 086 用戶的大腦是台故事接收器 / 086 故事可以拉近你與用戶的距離 / 088 你負責講故事，用戶負責消費 / 090 第2節 講故事的三重境界、四個層次 / 093 講故事的三重境界 / 093 講故事的四個層次 / 095 第3節 怎麼講好

視頻故事 / 097 你的主人公打動用戶了嗎 / 099 你的情節中有沒有懸念 / 102 你的情緒是不是感染了用戶 / 104 你的細節做得足夠到位嗎 / 107 第5章 從連接用戶到轉化購買 第1節 誠誠懇懇做內容，大大方方做行銷 / 112 各大平臺加碼視頻行銷 / 112 把視頻做好是促進轉化的基本點 / 116 不要忽略了平臺的需求 / 118 第2節 如何做好轉化 / 120 IP孵化時就要考慮行銷 / 120 選題、策劃與頭腦風暴 / 123 時刻記住行銷與內容的相關性 / 126 好的用戶體驗能夠有效促進轉化 / 128 第6章 內容驅動 資料賦能 場景匹配 第1節 好的

視頻內容是成功的引擎 / 135 一個關鍵點：感性決策 / 135 兩種視頻要素：情緒型要素與信任型要素 / 137 三大實操方法：內容共創、品效合一、矩陣輸出 / 140 六字真訣：短、小、輕、薄、新、快 / 142 第2節 用大資料為視頻賦能 / 143 從“用戶群體素描”到“用戶個體畫像” / 143 基於大資料的視頻推薦演算法 / 147 第3節 場景化，精准化，智能化 / 151 對什麼用戶講什麼故事 / 151 視頻行銷與場景消費 / 153 打造屬於你自己的DMP（資料管理平臺） / 156 第7章 長、中、短結合，升級視頻行銷生態圈 第1節 小微企業的視頻行銷策略 / 1

61 小微型企業的難題 / 161 IP作品池是基礎 / 162 視頻流水線是工具 / 165 電商生態圈是目的 / 167 第2節 大中型企業的“品效合一”趨勢 / 169 品牌廣告VS效果行銷 / 169 “品效融合”的行銷策略 / 172 用好長中短視頻形成行銷矩陣 / 174 第3節 發揮自媒體的行銷價值 / 176 讓你的行銷接地氣兒 / 176 發揮不同自媒體類型的行銷價值 / 177 找到視頻傳播的KOL / 180 第8章 變革組織，打造你的首席視頻官 第1節 視頻驅動增長 / 185 增長駭客 / 185 增長模型：AARRR與RARRA / 187 首席視頻官就是首席

增長官 / 191 第2節 建立視頻驅動型的增長團隊 / 194 別再各自為政了 / 194 為首席視頻官賦能 / 196 首席視頻官的團隊需要哪些人 / 198 第3節 首席視頻官的必備能力 / 202 良好的協同能力 / 202 敏銳的市場嗅覺 / 203 清晰的工作目標 / 204 藝術范兒與技術范兒 / 205 第9章 邁向5G時代，擁抱視頻與行銷的大變革 / 209 世界是“屏”的 / 210 使用者最喜歡視頻 / 216 為什麼我們泛娛樂化了 / 212 視頻行銷的未來 / 214

中國大陸網約車行業成功要因分析

為了解決資訊科技大學的問題，作者陳俊仲 這樣論述：

過去人們在日常生活中食、衣、住、行的需求往往是要透過某種銷售或服務渠道來獲取，或消費者耗費相當精力及時間去取得所需要的商品或服務。但近年來由於網路及智慧型手機的高度普及，各種創新的共享經濟和O2O應用如雨後春筍般在世界各地衍生，短短近十年間人們享受到更便利的生活，所需各樣服務之訊息往往能被精準的推送到消費者的手上，眾多的消費者也習慣並大量的使用這些新型態服務。中國大陸因為龐大的人口數，潛在的市場是如此的巨大，近十年來吸引者一波接著一波的創業家及投資者競相投入，共享經濟和O2O應用似乎變成創業及投資圈的流行，甚至有人認為此領域潛在之市場邊際是可以被勇氣及想像力來定義。在如此眾多的投入之下，往往

市場變成了殺戮戰場，在短短數年內部分投入的新創公司在資金消耗殆盡後結束營業。然而消費者無庸置疑是受益者，享受並習慣著便宜及日益便利的創新服務，也因此消費者也不可能回到非使用網路、手機的傳統服務模式，因此這個行業勢必繼續衍生、發展。此論文研究在探討在這殺戮戰場般的共享經濟和O2O市場中，什麼是新創公司的成功要因。探討的方式是以中國大陸網約車行業之演進，從其中具有代表性的公司，探討其公司背景、所用的競爭手段、融資策略等，希望能找到在一個新創行業發展的不同階段中其所對應的成功要因。也期待這些成功要因也能對共享經濟和O2O應用的新創創辦人及投資者提供一些有價值的建議。本研究發現在做行業成功要因分析時，

必須注意該行業所在的發展階段，因為不同階段的成功要因有相當的差異性。以網約車行業發展為例，當市場霸主尚未確立、市場潛力還在被拓展、甚至相關法令執法還未完善時，嚴謹的遵守法令往往反而帶給新創公司競爭的劣勢，而在行業發展到成熟階段，法規可以變成有良好政商關係公司的競爭優勢。從本論文的研究結果，對於投身在共享經濟及O2O應用新創的創辦人有以下建議。要不時提醒自已有著網路思維、有積極的融資計劃與執行力、設法爭取高價值的融資資金、發展有創意的異業結盟來獲取流量、積極而甚至有攻擊性的線下營銷活動、避免因為過度關注還在演進的法規而讓自已失去競爭力、該砸錢補貼獲取市場時不要手軟但要把花的錢之效益最大化。對於此

領域的投資人在選擇投資標的時的建議是，創辦人在網路行業的經驗及有無攻擊性的經營策略和執行力是重要的、投資標的公司若有投資夥伴為生態系公司是為上選，若投資標的公司的獲利模式遲遲未能確立則提早獲利出場或停止增加投入都是可認真考慮的選項。此外本論文也選定了兩家網約車行業之外的O2O應用公司 (瑞幸咖啡及美團點評) 作成功要因交叉比對的對象，其結果顯示從網約車行業所選出的成功要因和瑞幸及美團這兩家成功上市的O2O應用公司之成功要因有高度的同質性，這顯示出本論文的研究結果，在網路O2O新創行業中有極高的可參考性。