Face Biometrics for Personal Identification pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Abidi, Mongi A. 编

出品人:

页数:275

译者:

出版时间:

价格:$ 157.07

装帧:HRD

isbn号码:9783540493440

丛书系列:

图书标签:

Face biometrics
Personal identification
Biometrics
Face recognition
Security
Authentication
Computer vision
Image processing
Pattern recognition
Artificial intelligence

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具体描述

This book provides an ample coverage of theoretical and experimental state-of-the-art work as well as new trends and directions in the biometrics field. It offers students and software engineers a thorough understanding of how some core low-level building blocks of a multi-biometric system are implemented. While this book covers a range of biometric traits including facial geometry, 3D ear form, fingerprints, vein structure, voice, and gait, its main emphasis is placed on multi-sensory and multi-modal face biometrics algorithms and systems. "Multi-sensory" refers to combining data from two or more biometric sensors, such as synchronized reflectance-based and temperature-based face images. "Multi-modal" biometrics means fusing two or more biometric modalities, like face images and voice timber. This practical reference contains four distinctive parts and a brief introduction chapter. The first part addresses new and emerging face biometrics. Emphasis is placed on biometric systems where single sensor and single modality are employed in challenging imaging conditions. The second part on multi-sensory face biometrics deals with the personal identification task in challenging variable illuminations and outdoor operating scenarios by employing visible and thermal sensors. The third part of the book focuses on multi-modal face biometrics by integrating voice, ear, and gait modalities with facial data. The last part presents generic chapters on multi-biometrics fusion methodologies and performance prediction techniques.

深度学习在自然语言处理中的前沿应用：从基础理论到实践范例本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，探讨当前深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的最新进展与应用。我们不探讨生物识别技术，而是将焦点完全集中于文本、语音及语言理解的复杂挑战上。全书分为四个主要部分，共计十五章，结构紧凑而内容详实，旨在帮助研究人员、工程师以及高阶学生构建扎实的理论基础并掌握前沿的实践技能。 --- 第一部分：深度学习与语言模型基础重构 (Foundation Reconstruction) 本部分致力于为读者夯实理解现代NLP系统的基石。我们认为，要掌握前沿应用，必须深刻理解底层模型的演变历程和核心机制。第一章：循环网络到注意力机制的范式迁移本章首先回顾了早期的统计语言模型（如N-gram）的局限性，随后详细阐述了循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理序列数据上的突破。重点分析了梯度消失/爆炸问题及其在长序列依赖建模中的挑战。随后，本章的核心内容转向“注意力机制”的引入，解释了自注意力（Self-Attention）如何通过并行化计算和更有效的远程依赖捕获能力，彻底改变了序列建模的范式。我们将使用详细的数学推导来展示注意力权重计算的机制。第二章：Transformer架构的深度剖析 Transformer架构是现代NLP的基石。本章将完全围绕这一架构展开。内容涵盖：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的结构设计，多头注意力机制（Multi-Head Attention）如何实现对不同表示子空间的学习，位置编码（Positional Encoding）的必要性及其不同实现方式（如绝对位置编码与相对位置编码）。此外，我们还将探讨层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）在稳定深层网络训练中的关键作用。第三章：预训练范式的革命：从浅层到深层本章关注如何通过大规模无监督数据进行预训练以获取强大的通用语言表示。内容包括：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）在BERT族模型中的应用原理。我们对比分析了单向模型（如GPT系列）与双向模型（如RoBERTa, ELECTRA）在生成任务和理解任务上的性能差异。本章最后一部分将介绍高效预训练的策略，例如如何优化数据清洗和批处理策略以适应TB级别的数据集训练。 --- 第二部分：生成模型与大规模语言模型 (Generative Models and LLMs) 第二部分聚焦于当前最引人注目的领域：基于Transformer的生成模型及其在构建通用人工智能助手方面的潜力。第四章：GPT系列模型的演化与可控生成本章深入研究了Generative Pre-trained Transformer（GPT）模型的架构演变，从GPT-1到最新的迭代。核心内容包括：自回归（Autoregressive）生成过程的机制、采样策略（如Top-K, Nucleus Sampling）对生成文本多样性和连贯性的影响。我们还将探讨如何通过“提示工程”（Prompt Engineering）和上下文学习（In-Context Learning）来引导大型语言模型（LLMs）执行特定任务，而无需进行参数更新。第五章：指令调优与人类反馈强化学习 (RLHF) 指令调优（Instruction Tuning）是使LLMs从单纯的文本补全工具转变为有用助手的关键步骤。本章详细解释了如何构建高质量的指令数据集（如Flan数据集的构建思路）。随后，我们将深入讲解基于人类反馈的强化学习（RLHF）的完整流程，包括奖励模型（Reward Model, RM）的训练、策略模型的优化以及稳定RLHF训练的挑战与对策，例如KL散度约束的使用。第六章：模型对齐、安全与伦理挑战随着模型能力的增强，确保其“对齐”（Alignment）至关重要。本章探讨了模型在事实性（Hallucination）、偏见（Bias）和有害内容生成方面的固有缺陷。我们将分析对抗性攻击（Adversarial Attacks）对LLMs的影响，并介绍目前缓解这些问题的主流技术，如红队测试（Red Teaming）和水印技术（Watermarking）在识别AI生成内容中的作用。 --- 第三部分：高级语义理解与跨模态扩展 (Advanced Understanding and Cross-Modality) 本部分超越了纯文本任务，探讨了如何利用深度学习技术进行更深层次的语义推理和跨模态信息整合。第七章：知识增强的语言模型 (Knowledge-Augmented LLMs) 纯粹基于参数记忆的LLMs存在知识过时和可解释性差的问题。本章讨论如何将外部知识库（如知识图谱或文档数据库）集成到生成和推理流程中。内容包括：检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的架构设计、如何优化检索器（Retriever）和生成器（Generator）之间的信息流，以及动态知识注入（Dynamic Knowledge Injection）的实现细节。第八章：自然语言推理与逻辑溯源自然语言推理（NLI）是衡量模型逻辑能力的核心基准。本章侧重于复杂推理任务，如多跳问答（Multi-hop QA）和符号推理。我们将分析如何设计专门的推理头（Inference Heads）来辅助Transformer模型执行链式思考（Chain-of-Thought, CoT）推理，并评估模型在处理否定、量词和复杂逻辑连接词时的表现。第九章：视觉语言模型（VLM）的统一表示本章将深度学习的应用扩展至图像和文本的融合。我们详细分析了CLIP、ALIGN等模型如何通过对比学习（Contrastive Learning）在多模态空间中学习对齐的嵌入。随后，我们探讨了更复杂的视觉问答（VQA）和图像描述生成（Image Captioning）任务中，如何有效地融合视觉特征和语言上下文，实现准确的跨模态理解与生成。 --- 第四部分：效率、部署与前沿研究方向 (Efficiency, Deployment, and Future Research) 最后一部分关注如何将复杂的模型投入实际应用，并展望未来的研究热点。第十章：模型压缩与量化技术部署万亿参数的模型在计算资源上是巨大的挑战。本章详细介绍模型压缩的四大支柱：剪枝（Pruning，结构性与非结构性）、知识蒸馏（Knowledge Distillation，教师-学生模型设计）、低秩分解（Low-Rank Factorization）以及量化技术（Quantization，从INT8到稀疏量化）。重点分析了量化对模型精度和推理延迟的影响权衡。第十一章：高效推理架构与系统优化高效推理不仅仅是模型压缩，还涉及系统级的优化。本章讨论了PagedAttention在KV缓存管理中的革命性作用，以及如何利用GPU/TPU的并行计算特性实现高吞吐量的服务。内容还包括推理引擎（如TensorRT, ONNX Runtime）的定制化策略，以加速Transformer层的计算。第十二章：多语言与低资源语言处理全球化的需求要求NLP模型能够服务于各种语言。本章探讨了如何通过大规模多语言预训练（如mBERT, XLM-R）实现零样本（Zero-Shot）跨语言迁移。对于资源稀缺的语言，本章介绍了几种有效的低资源技术，包括跨语言词汇对齐、无监督机器翻译（Unsupervised MT）以及少量样本学习（Few-Shot Learning）的适用性。第十三章：从NLP到具身智能的衔接本章探索NLP模型如何作为高级规划器和决策模块，与机器人学（Robotics）中的感知和控制系统结合，迈向具身智能（Embodied AI）。我们将讨论如何将自然语言指令转化为可执行的动作序列，以及在模拟环境和真实世界中进行指令遵循和错误修正的最新研究。第十四章：因果推断与语言模型因果关系理解是真正智能的标志。本章讨论了如何利用语言模型来识别和建模事件之间的因果关系。内容包括使用结构因果模型（SCM）框架来评估模型对干预（Intervention）的响应，以及如何设计实验来区分相关性与因果性，这对于构建更可靠的决策系统至关重要。第十五章：未来展望：神经符号系统与持续学习本书的收官章节将聚焦于NLP和深度学习的未来研究方向。我们将探讨如何克服纯粹的统计模型在逻辑严谨性上的不足，通过结合符号推理系统与神经网络（神经符号AI）来提升模型的规划和可解释性。最后，我们讨论持续学习（Continual Learning）的挑战，即模型如何在不遗忘旧知识的前提下，高效地吸收新信息，以实现真正的在线学习能力。