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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的多姿态人脸识别算法研究
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基于深度学习的多姿态人脸识别算法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-20页
    1.1 课题研究的背景和意义第10-12页
    1.2 人脸识别的国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 传统的人脸识别方法第13页
        1.2.2 基于深度学习的人脸识别研究现状第13-15页
    1.3 多姿态人脸识别的国内外研究现状第15-17页
        1.3.1 传统多姿态处理方法第15-16页
        1.3.2 深度学习多姿态处理方法第16-17页
    1.4 论文主要研究内容第17-18页
    1.5 论文章节安排第18-19页
    1.6 本章小结第19-20页
2 深度学习及人脸识别理论基础第20-32页
    2.1 深度学习概述第20-25页
        2.1.1 深度学习的基本思想第20-21页
        2.1.2 深度卷积神经网络第21-25页
    2.2 人脸识别流程第25-26页
    2.3 人脸数据集与评判标准第26-29页
        2.3.1 人脸数据集第26-27页
        2.3.2 评判标准第27-29页
    2.4 人脸检测及其归一化第29-31页
        2.4.1 人脸检测及特征点提取第29-30页
        2.4.2 人脸归一化第30-31页
    2.5 本章小结第31-32页
3 基于深度卷积神经网络的多姿态人脸识别第32-48页
    3.1 基础模型第32-36页
        3.1.1 FaceNet第32页
        3.1.2 VGGFace第32-33页
        3.1.3 Caffe-face第33-34页
        3.1.4 LightenedCNN第34-36页
    3.2 深度卷积神经网络模型第36-40页
        3.2.1 激活函数第36页
        3.2.2 池化层第36-37页
        3.2.3 损失函数第37-39页
        3.2.4 网络模型结构第39-40页
    3.3 实验结果及分析第40-46页
        3.3.1 实验环境第40页
        3.3.2 损失函数参数的研究第40-42页
        3.3.3 实验结果与分析第42-46页
    3.4 本章小结第46-48页
4 基于深度特征优化的多姿态人脸识别第48-56页
    4.1 深度网络特征提取第48-49页
    4.2 深度特征优化第49-52页
        4.2.1 训练特征优化第49-51页
        4.2.2 测试特征降维第51-52页
    4.3 实验结果及分析第52-55页
        4.3.1 实验模型获取第52页
        4.3.2 特征提取及优化研究第52-54页
        4.3.3 PCA特征降维研究第54-55页
    4.4 本章小结第55-56页
5 基于3D模型生成虚拟人脸的多姿态人脸识别第56-68页
    5.1 虚拟人脸图像第56-57页
    5.2 特征点生成模型第57-59页
    5.3 3D模型生成虚拟人脸第59-62页
        5.3.1 人脸姿态估计第59-60页
        5.3.2 3D模型映射第60-61页
        5.3.3 算法流程第61-62页
    5.4 实验结果及分析第62-66页
        5.4.1 MTCNN人脸检测第62-64页
        5.4.2 样本扩增第64-65页
        5.4.3 IJB-A上的人脸识别第65-66页
    5.5 本章小结第66-68页
6 总结和展望第68-70页
    6.1 论文总结第68页
    6.2 不足及展望第68-70页
致谢第70-72页
参考文献第72-76页
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果第76-77页

 
 
论文编号BS3619234,这篇论文共77
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