2020年7月份有三出版了《深度學習之人臉圖像處理：核心算法與案例實踐》，這是一本講述在人臉各個方向中的深度學習算法為主的書籍，同時配套有大量實戰案例，至今已經快一年了，歷時一年終于也要重印了。說實話這有點出乎我的意料，沒想到做人臉算法的人這么少，其實業界的需求是很旺盛的，本書是整個業界唯一一本講解人臉各個方向算法的書籍。關于書籍的完整介紹，請大家看下文：

言有三新書來襲，業界首次深入全面講解深度學習人臉圖像算法

人臉書的主要內容

再簡單回顧一下人臉書的主要內容，全書共計11章，目錄如下：

第1章 人臉圖像和特征基礎

第2章 深度學習基礎?

第3章 人臉數據集

第4章 人臉檢測

第5章 人臉關鍵點檢測

第6章 人臉識別

第7章 人臉屬性識別

第8章 人臉屬性分割

第9章 人臉美顏和美妝

第10章 人臉三維重建

第11章 人臉屬性編輯

第1章，講解人臉基礎，包括人臉圖像的特點，最常用的特征和對應的機器學習算法。

第2章，講解深度學習基礎與核心優化技術。

第3章，集中講解人臉相關數據集，包括人臉檢測，關鍵點檢測，人臉識別，人臉屬性分析，人臉姿態與3D，人臉活體與偽造，人臉風格化。

第4章 講解人臉檢測，包括通用的目標檢測算法，傳統和深度學習人臉檢測方法，以及相關實踐。

第5章 講解人臉關鍵點檢測，包括關鍵點的標注發展，傳統和深度學習關鍵點檢測算法，以及相關實踐。

第6章 講解人臉識別算法，包括人臉識別的基礎和核心技術，人臉識別面臨的挑戰和未來，以及相關實踐。

第7章 講解人臉屬性識別，包括人臉性別，年齡，表情，顏值識別，以及相關實踐。

第8章 講解人臉屬性分割，包括深度學習圖像分割核心技術，人臉圖像分割實踐。

第9章 講解人臉美顏和美妝算法，包括基于濾波變形的美顏算法，妝造遷移算法，以及相關實踐。

第10章 講解人臉三維重建，包括三維人臉基礎，傳統和深度學習三維人臉重建方法，以及相關實踐。

第11章 講解人臉屬性編輯，包括表情，年齡，姿態，換臉，風格化算法，以及相關實戰。

書中案例展示如下：

本書特點：

(1) 內容全面。本書以應用為脈絡，詳述了人臉檢測，識別，屬性分析與編輯，三維重建等方法，基本上覆蓋了人臉圖像算法的所有重要領域。

(2) 傳統算法和深度學習算法兼具。雖然本書名為《深度學習之人臉圖像處理》，但是作者是做傳統圖像算法出身，所以書中每一章都有一定的篇幅在講述傳統人臉圖像處理算法，供大家拓展學習。

(3) 實踐充分，由淺入深。書中內容的章節設置都是先說清楚理論，然后緊接著選取最具有代表性的內容進行項目實踐。

更多評點可以查看幾個師長和朋友的推薦。

本書資源

本書當前公開的配套資源包括代碼，視頻等。

(1) 代碼。本書代碼在我們的主要開源項目中可以找到，其他有三的書以及各類開源框架的使用也可以找到，地址為：https://github.com/longpeng2008/yousan.ai

(2)?本書相關直播。本書的完整介紹有相關直播，可以閱讀【直播】回放！人臉圖像算法及其應用。

(3) 本書教學視頻。本書內容的進一步延伸有理論和實踐篇的教學視頻，且會保持更新，具體可以參考【視頻課】一課徹底掌握深度學習人臉圖像算法，長期更新

(4) 更多更新的人臉相關工作。人臉圖像技術的商用雖然已經比較成熟，但是其中許多方向仍然需要研究，諸如在各種挑戰環境下的人臉識別，三維的人臉技術，人臉的編輯等都是當下的研究重點和熱點，更多更新更難的內容，可以移步有三AI知識星球中的人臉板塊+GAN板塊進行學習。

星球介紹如下：

【雜談】有三AI知識星球指導手冊出爐！和公眾號相比又有哪些內容？

如何購買本書

書籍購買直接上當當或者京東即可，當然如果要簽章紀念版可以聯系有三本人微信Longlongtogo。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【通知】深度学习之人脸图像算法重印，欢迎读者支持！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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