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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度卷积神经网络的非均匀光照人脸图像增强与识别
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基于深度卷积神经网络的非均匀光照人脸图像增强与识别
 
     论文目录
 
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-14页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 论文研究目的和研究内容第12-13页
        1.3.1 本文的研究目的第12-13页
        1.3.2 本文研究的主要内容第13页
    1.4 本文的章节安排第13-14页
2 传统非均匀光照人脸图像增强算法第14-28页
    2.1 引言第14页
    2.2 基于空域的图像增强算法第14-17页
        2.2.1 分段线性变换第15-16页
        2.2.2 直方图均衡化第16-17页
    2.3 基于频域的图像增强算法第17-21页
    2.4 基于数学形态学方法的图像增强算法第21-22页
    2.5 基于Retinx理论的图像增强算法第22-26页
        2.5.1 单尺度Retinex算法第23-25页
        2.5.2 多尺度Retinex算法第25-26页
    2.6 本章小结第26-28页
3 基于多尺度RETINEX理论的非均匀光照人脸图像增强网络设计与识别第28-49页
    3.1 引言第28页
    3.2 卷积神经网络第28-34页
        3.2.1 卷积神经网络的结构第29-31页
        3.2.2 后向传播算法第31-34页
    3.3 基于多尺度Retinex理论进行网络结构设计第34-37页
    3.4 损失函数设计第37-39页
    3.5 人脸识别算法第39-41页
        3.5.1 特征提取第39-40页
        3.5.2 识别第40-41页
    3.6 实验第41-48页
        3.6.1 非均匀光照人脸图像增强实验第41-45页
        3.6.2 人脸识别实验第45-48页
    3.7 本章小结第48-49页
4 基于生成式对抗网络的非均匀光照人脸图像增强与识别第49-61页
    4.1 引言第49页
    4.2 生成式对抗网络基本原理第49-50页
    4.3 生成式对抗网络设计第50-51页
    4.4 损失函数设计第51-54页
        4.4.1 生成器损失函数设计第51-53页
        4.4.2 判别器损失函数设计第53-54页
    4.5 实验第54-59页
        4.5.1 非均匀光照人脸图像增强实验第54-57页
        4.5.2 人脸识别实验第57-59页
    4.6 本章小结第59-61页
5 总结与展望第61-63页
    5.1 工作总结第61-62页
    5.2 后续研究工作的展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-68页
附录第68页
    A.作者在攻读硕士期间取得的科研成果第68页

 
 
论文编号BS4054972,这篇论文共68
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