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| 編輯推薦： |
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本专著适合纹身图像识别与检测研究领域学者参考和学习。
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| 內容簡介： |
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本书针对纹身图像的局部性、内容的复杂性、纹理的清晰性、颜色的单一性、图案Logo的标志性、大小形状的多样性等特点，运用深度学习理论，从纹身的特点、研究理论、纹身识别与检测研究三方面进行系统、科学的研究。纹身图像识别与检测研究是近几年才引起学者和相关人员重视的，其研究发展也是一个不断完善的过程，希望本书能对相关领域的研究起到一定的作用。
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| 關於作者： |
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许庆勇，男，现任南昌大学旅游学院教师。南昌大学信息管理与信息系统博士，2015年9月至2016年9月在新加坡南洋理工大学担任访问学者。主持和参与省部级课题10余项，作为主要参加者参与国家社会科学基金项目3项，国家自然科学基金项目1项，公开发表学术论文20余篇，参编专著2部。
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| 目錄：
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第一章
绪论1
一、
引言3
二、
深度学习5
三、
纹身图像12
四、
纹身图像识别与检测22
第二章
纹身图像处理理论基础27
一、
图像底层特征29
二、
词包模型36
三、
空间金字塔概述37
四、
深度置信网络概述38
五、
卷积神经网络42
第三章
深度学习算法在纹身图像检测中的比较研究47
一、
深度学习算法49
二、
对比实验与分析56
第四章
基于多特征融合的DBN纹身图像识别与检测63
一、
引言65
二、
基于多特征融合的DBN纹身图像检测改进算法66
三、
基于视觉词包的DBN纹身图像检测改进算法（BOVW-DBN）68
四、
基于空间金字塔的DBN纹身图像检测改进算法（SP-DBN）74
五、
基于DBN改进算法在Caltech 101 分类中的应用78
六、
基于DBN改进算法在纹身图像检测中的应用82
第五章
基于全连接层的CNN纹身图像检测93
一、 CNN基本结构96
二、
基于CNN的改进算法97
三、
基于三通道R-CNN的纹身检测（CFT Faster R-CNN）118
主要参考文献130
后记143
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| 內容試閱：
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随着图像拍摄设备、智能手机和互联网技术的发展，纹身图像的采集、传播变得越来越容易。而网络技术的发展，特别是无线高速网络的发展（如4G、5G技术），为网络图像分享提供了便捷的通道，出现了一些专业化的网络数据库和图像分享网站。伴随着突发事件的不断发生，纹身同其他生物特征一样，成为对犯罪嫌疑人识别的有力证据。如何对纹身图像进行检测和语义解读，已经引起公共安全部门的重视。在19世纪60年代到80年代，俄国学者阿尔卡季布维尼科夫游走俄国各地的惩教中心，在惩教中心寻找带有纹身的罪犯并拍下罪犯身上的纹身图案。19世纪末20世纪初，波兰监狱管理局会对监狱每一位罪犯进行纹身，以更好地进行识别。当这些罪犯死亡后，罪犯身上的纹身图案会经由专门人员切割下来并保存，以便日后分析不同罪犯之间的关系。在我国，纹身也有着悠久的发展历史，但是大部分时间里，纹身都受到一定的歧视。例如纹身者被看作与罪犯、流氓、黑社会有关。早在中国封建时代，纹身作为一种社会符号，在罪犯身体的明显部位，如在罪犯的面部额下刺写流放、充军等字样来进行罪犯的标识和识别。由于受到传统观念（身体发肤，受之父母）的影响，普遍认为纹身是破坏自己的身体，是对自己父母的大不敬。通过对各种纹身图案的解读，并借助纹身图案的油墨痕迹可查明大量犯罪嫌疑人犯下的各种罪行。例如通过不同的纹身图案（如玫瑰、蛇等）的解读而了解到这些罪犯的行为取向，以找到他们的同伙及犯罪证据。随着公共安全事件的频繁出现，人们对纹身研究的关注度越来越高。纹身同伤疤、斑、痣等一样成为人体生物特征的重要组成部分。同时，由于它提供了足以证明个人身份的信息，而受到越来越多的重视。在一些黑社会团体中，纹身作为其入会的考验，也普遍被采用。一些公共安全管理部门开始通过纹身特征建立某种关联，以根据纹身进行分类来发现犯罪嫌疑人。对纹身的分类、识别、检测逐渐被学者和相关部门重视。本研究正是在此背景下开展的，运用深度学习理论和方法，针对纹身图像的局部性、内容的复杂性、纹理的清晰性、颜色的单一性、图案Logo标志性、大小形状多样性等特点进行针对性研究。我们通过对不同方法和不同数据集的对比研究，取得了一定的研究成果。希望引起学者们对纹身研究的关注和更深入的研究。
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