本书系统探讨了深度学习下智能交通领域中的车脸识别技术，聚焦复杂光照条件下的特征提取、图像增强、目标检测、识别与深度学习算法应用。全书共九章：第一章概述技术背景、研究现状及车辆识别核心问题；第二、三章解析机器学习和深度学习基础理论，涵盖数据预处理、模型构建、神经网络结构及优化策略等；第四、五章针对高、低光照条件，阐述了基于深度学习的自适应图像增强算法；第六章重点突破车辆重识别技术，阐述了融合孪生深度神经网络建立目标区域的差异特征判别模型；第七、八章创新性地引入加权稀疏非负矩阵分解及双正则项约束方法，优化了特征提取与降维过程；第九章总结技术瓶颈并展望未来研究方向。全书通过多场景数据集测试和综合指标评估，验证算法在交通安防等领域的实用价值。

第一章 绪论
第一节 背景和意义
第二节 国内外研究现状
一、图像增强
二、车辆识别主要方法
第三节 车辆识别技术概述
一、车辆识别技术的主要应用领域
二、车辆识别问题的分类
三、车脸识别技术的关键问题
第四节 主要内容和结构
一、主要内容
二、本书结构
第二章 机器学习基础
第一节 机器学习概述
一、机器学习定义与基本术语
二、机器学习的三要素
三、机器学习方法概述
第二节 数据预处理
一、数据清洗
二、数据集拆分
三、数据集不平衡
第三节 特征工程
一、特征编码
二、特征选择
三、降维算法
四、特征标准化
第四节 模型评估
第五节 本章小结
第三章 深度学习基础
第一节 深度学习发展历程
第二节 感知机
一、感知机的起源
二、感知机的局限性
第三节 前馈神经网络
一、神经元
二、网络结构
三、训练与预测
四、反向传播算法
第四节 提升神经网络训练的技巧
一、参数更新方法
二、数据预处理
三、参数初始化
四、正则化
第五节 车脸识别深度学习算法
一、图像分类深度学习算法
二、目标检测深度学习算法
三、语义分割深度学习算法
第六节 本章小结
第四章 高光照条件下图像自适应增强算法
第一节 概述
第二节 基于深度学习的增强算法
第三节 高光照图像增强算法
一、白天高光照图像增强算法
二、夜晚高光照图像增强算法
第四节 增强算法的数学模型
一、基于深度学习去除镜面反射算法
二、伽马校正算法
三、MSRCR 算法
第五节 实验结果与分析
一、实验数据集
二、图像质量评价指标
三、实验结果与分析
第六节 本章小结
第五章 低光照条件下图像自适应增强算法
第一节 概述
第二节 基于深度学习的增强算法
一、交通治安卡口图像分析
二、图像分类器设计
第三节 低光照条件下图像增强算法
一、夜晚低光照图像增强算法
二、白天低光照图像增强算法
第四节 增强算法的数学模型
一、白天低光条件下增强算法
二、自适应直方图均衡化算法
第五节 图像质量衡量指标
一、结构相似性度量算法
二、归一化互信息算法
三、感知哈希算法
四、综合加权评价指标
第六节 实验结果与分析
第七节 本章小结
第六章 基于融合孪生深度神经网络的车辆重识别算法
第一节 概述
第二节 算法分析
第三节 YFSDNN 车辆重识别
一、改进的 YOLOv3 车辆目标检测算法
二、改进的孪生网络车辆重识别算法
第四节 实验结果与分析
第五节 本章小结
第七章 基于加权稀疏非负矩阵分解的车脸识别算法
第一节 概述
第二节 监控视频采集图像预处理
第三节 多光强条件下初始特征自适应提取
第四节 基于 WSNMF 的识别模型
第五节 基于梯度下降的模型求解
第六节 实验结果与分析
一、实验数据集
二、模型参数的确定
三、算法比较及分析
第七节 本章小结
第八章 基于双正则项加权非负矩阵分解的车脸识别算法
第一节 概述
第二节 图像特征提取
第三节 基于改进 NMF 的特征降维
一、特征基加权约束
二、权重稀疏性约束
三、聚类属性约束
第四节 基于投影梯度法的目标函数解
第五节 实验结果与分析
一、数据集
二、模型参数的确定
三、算法比较与分析
第六节 本章小结
第九章 总结和展望
一、总结
二、展望
参考文献