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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--一种稀疏残差深度网络及其在人脸识别中的应用
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一种稀疏残差深度网络及其在人脸识别中的应用
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-16页
    1.1 课题研究背景和意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 增加网络深度第9-10页
        1.2.2 增加网络宽度第10页
        1.2.3 改进网络结构第10-11页
        1.2.4 修改卷积操作第11页
        1.2.5 修改池化操作第11-12页
        1.2.6 修改激活函数第12-13页
    1.3 存在的主要问题第13-14页
    1.4 本文主要工作及章节安排第14-16页
2 卷积神经网络第16-28页
    2.1 多层感知机第16-18页
    2.2 卷积神经网络结构第18-23页
        2.2.1 卷积神经网络的结构第18-19页
        2.2.2 局部连接和权值共享第19-20页
        2.2.3 卷积层和池化层第20-21页
        2.2.4 BN层(BatchNormalization,批量标准化)第21-22页
        2.2.5 Softmax回归第22-23页
    2.3 卷积网络训练方法第23-27页
        2.3.1 前向传播和后向传播第23-25页
        2.3.2 训练优化算法第25-27页
    2.4 本章小结第27-28页
3 改进的稀疏残差神经网络第28-40页
    3.1 残差神经网络第28-30页
    3.2 稀疏残差神经网络(SRN)第30-32页
        3.2.1 稀疏连接(sparse-connection)第30-31页
        3.2.2 ResNet和SRN网络的反向传递特征对比第31页
        3.2.3 两种不同的稀疏残差神经网络第31-32页
    3.3 SRN和ResNet的基本对比标准第32-34页
    3.4 SRN和ResNet实验对比第34-39页
        3.4.1 实验数据介绍和数据增强变换第34-35页
        3.4.2 实验过程第35页
        3.4.3 实验结果和分析第35-39页
    3.5 本章小结第39-40页
4 基于稀疏残差神经网络的人脸识别应用第40-53页
    4.1 人脸检测第40-42页
        4.1.1 基于级联分类器的人脸检测算法第41页
        4.1.2 基于弹性不变模型的人脸检测算法第41-42页
        4.1.3 基于神经网络的人脸检测算法第42页
    4.2 人脸对齐第42-43页
    4.3 基于稀疏神经网络的人脸特征提取器第43-45页
    4.4 特征提取网络的训练和实验分析第45-48页
        4.4.1 数据集和预处理第45-46页
        4.4.2 网络训练和实验分析第46-48页
    4.5 人脸识别系统的设计与实现第48-51页
        4.5.1 系统整体框架第49页
        4.5.2 在线人脸识别流程第49-50页
        4.5.3 在线采集存储人脸样本和验证第50-51页
        4.5.4 系统的优点和缺点第51页
    4.6 本章小结第51-53页
5 总结与展望第53-55页
    5.1 总结第53页
    5.2 展望第53-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-62页
附录第62页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第62页
    B.作者在攻读学位期间发表的专利目录第62页

 
 
论文编号BS4054917,这篇论文共62
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