前言 PREFACE

一般来说，人工智能的起源可以追溯到艾伦·麦席森·图灵（Alan M.Turing）在1948年撰写但未发表的论文Intelligent Machinery及在1950年发表的论文Computing Machinery and Intelligence。2017年，《福布斯》杂志整理了人工智能编年体简史，认为人工智能的起源至少可以追溯到700多年前。早在1308年，西班牙加泰罗尼亚诗人、神学家拉蒙·鲁尔（Ramon Lull）就提出了使用“逻辑机”从概念组合中创造新知识的方法，被认为是关于人工智能的最早畅想。400多年后，托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）建立了用于推理事件概率的框架，该框架被广泛应用至今。之后科学家采用无线电、机械和自动控制等手段进行了一些有关智能机器的尝试。1948年，神经学家威廉·格雷·沃尔特（William Grey Walter）制造了第一个机器人。1956年，麦卡锡、明斯基等科学家在达特茅斯学院探讨了一个史无前例的问题，即“如何用机器模拟人的智能”，人工智能学科才正式诞生。在过去的60多年，人工智能先后经历了“狂热”“寒冬”和“复兴”，最终进入平稳发展阶段，无时无刻不在改变着世界，已经成为真正的“世纪机遇”。

伴随着人工智能技术的发展，市场上已经出现了一些关于人工智能理论的著作。这些著作对于全面理解智能科学与技术相关理论具有重要意义。但是，对于需要尽快完成技术转型的开发者，更需要一本人工智能实战进阶指南引导类书籍。本书选择以遮挡人脸识别这一当今世界难题为例，探索人工智能技术实战进阶之路。采用MATLAB、Python等大众化的编程语言，以层层递进的方式依次探索图像智能采集、图像智能去噪、图像非局部均值滤波、图像智能分割、图像区域生长、图像智能变换、图像边缘智能检测、图像智能融合、遮挡人脸深度学习、遮挡人脸智能识别等技术。

目前，人工智能项目入门阶段常使用MATLAB和Python两种编程语言。其中，Python应用正在逐步占据更大比重，但是MATLAB丰富强大的工具箱更适合人工智能初学者入门使用。为了帮助初学者快速入门，本书介绍的十项技术中，前八项技术采用MATLAB进行演示，后两项技术采用Python实现。

“视觉是智能的基石”，因此，本书以遮挡人脸识别问题为主线，对机器视觉算法的数学表达、模型推导和技术实现流程进行较为系统的介绍和讨论。

全书共10章，大致分为3部分。第1部分（第1～3章）为人工智能项目入门阶段，以遮挡人脸图像采集、去噪滤波等技术为例，演示了项目数据的采集和预处理技术。第2部分（第4～7章）为人工智能项目探索阶段，以遮挡人脸图像分割、区域生长、智能变换及边缘提取等技术为例，重现了项目实战前的探索过程。第3部分（第8～10章）为人工智能项目实战阶段，以遮挡人脸识别技术的最终实现为例，进一步演示了遮挡人脸智能融合、遮挡人脸深度学习、遮挡人脸智能识别等问题的分级探索、尝试及实战细节。各章节涉及的模型、算法与代码均已提供详尽的解释，确保零基础的读者也可以快速进阶。

本书也记录了笔者在上海市高水平产业基地“智能感知与遮挡人脸识别协同创新平台”建设过程中对人脸有无口罩检测、口罩分割提取、遮挡人脸识别等问题的部分思考、尝试与探索。希望能对读者有所启发，并可推广到智能科学与技术涉及的其他应用领域。