本书主要介绍了人脸亲属关系识别研究的相关内容。本书是在国家自然科学基金和北京市自然科学基金等项目的资助下完成的，其价值和特色在于首次将人脸亲属关系识别研究的相关内容编著成书，系统地阐述了这一研究领域的热点问题和难点问题，并给出了相应的解决办法；总结了这一研究领域常用的数据以及最新的研究进展，所介绍的内容具有重要理论意义和实际应用价值。
本书共分为7章，主要包括绪论、基于表示学习的人脸亲属关系识别、基于度量学习的人脸亲属关系识别、基于深度学习的人脸亲属关系识别、基于强化学习的人脸亲属关系识别、基于视频数据的人脸亲属关系识别以及人脸亲属关系识别系统及应用。

第1章 绪论
1.1 人脸亲属关系识别概述
1.2 国内外研究现状及发展趋势
1.3 人脸亲属关系识别数据集
1.4 存在的问题及分析
1.5 本书结构安排
第2章 基于表示学习的人脸亲属关系识别
2.1 概述
2.1.1 相关知识概述
2.1.2 相关工作概述
2.2 基于原型的区分特征学习方法
2.2.1 PDFL方法设计
2.2.2 MPDFL方法设计
2.2.3 实验
2.3 判别紧致二值人脸描述符方法
2.3.1 D-CFBD方法设计
2.3.2 D-CFBD在人脸表征中的应用
2.3.3 实验
小结
第3章 基于度量学习的人脸亲属关系识别
3.1 概述
3.1.1 相关知识概述
3.1.2 相关方法概述
3.2 判别性多度量学习方法
3.2.1 DMML方法设计
3.2.2 实验
3.3 邻域排斥相关度量学习方法
3.3.1 NRCML方法设计
3.3.2 实验和结论
小结
第4章 基于深度学习的人脸亲属关系识别
4.1 概述
4.1.1 相关知识概述
4.1.2 相关方法概述
4.2 局部特征注意力方法
4.2.1 方法介绍
4.2.2 数据集介绍
4.2.3 实验
4.2.4 结论
4.3 多尺度深层关系推理方法
4.3.1 方法设计
4.3.2 实验和结果
4.3.3 结论
小结
第5章 基于强化学习的人脸亲属关系识别
5.1 概述
5.1.1 相关知识概述
5.1.2 相关工作概述
5.2 判别性采样方法介绍
5.2.1 亲属关系识别网络
5.2.2 强化学习采样网络
5.3 实验
5.3.1 实验设置
5.3.2 实验结果与分析
小结
第6章 基于视频数据的人脸亲属关系识别
6.1 概述
6.2 基于成对视频数据的人脸亲属关系识别方法
6.2.1 人脸亲属关系视频数据集建立
6.2.2 方法介绍
6.2.3 实验
6.2.4 结论
6.3 基于三元组视频数据的人脸亲属关系识别方法
6.3.1 数据集
6.3.2 数据预处理
6.3.3 实验设置及步骤
6.3.4 实验结果分析
6.3.5 结论
小结
第7章 人脸亲属关系识别系统及应用
7.1 概述
7.2 人脸亲属关系识别系统的功能
7.2.1 测试样本输入
7.2.2 亲属关系识别
7.2.3 相似性指标查看
7.2.4 实时系统优化
小结
本书参考文献