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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于卷积神经网络的人脸识别研究与实现
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基于卷积神经网络的人脸识别研究与实现
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景与意义第12页
    1.2 国内外发展现状第12-14页
    1.3 人脸识别技术的发展第14-18页
        1.3.1 传统人脸识别的发展第14-17页
        1.3.2 基于深度学习的人脸识别技术发展第17-18页
    1.4 本文主要工作第18-19页
    1.5 本论文的结构安排第19-20页
第二章 卷积神经网络的理论基础第20-32页
    2.1 神经网络的理论基础第20-26页
        2.1.1 前馈神经网络的结构第20-21页
        2.1.2 梯度下降第21-23页
        2.1.3 误差反向传播(Error Back Propagation)算法第23-26页
    2.2 卷积神经网络结构的组成第26-31页
        2.2.1 各种线性计算层第26-28页
        2.2.2 激活函数第28-29页
        2.2.3 网络整体架构第29-31页
    2.3 本章小结第31-32页
第三章 Lightened VGG卷积神经网络第32-57页
    3.1 ReLU(Rectified Linear Units)第32-34页
    3.2 Dropout第34页
    3.3 Lightened VGG卷积神经网络模型第34-41页
        3.3.1 原VGG网络结构简析第35-37页
        3.3.2 Lightened VGG神经网络模型第37-41页
    3.4 Lightened VGG模型的训练与实验分析第41-50页
        3.4.1 图片数据库与预处理第41-43页
        3.4.2 Lightened VGG网络模型的训练与实验分析第43-50页
    3.5 Siamese网络模型第50-56页
        3.5.1 Contrastive Loss Function第50-53页
        3.5.2 Siamese网络训练与实验分析第53-56页
    3.6 本章小结第56-57页
第四章 Residual卷积神经网络第57-77页
    4.1 深层网络优化难题第57-58页
    4.2 残差学习(Residual Learning)第58-60页
    4.3 Residual卷积神经网络第60-66页
        4.3.1 Batch Normalization第60-61页
        4.3.2 Residual Block局部单元第61-64页
        4.3.3 整体网络模型详解第64-66页
    4.4 Residual卷积网络的训练与实验分析第66-76页
        4.4.1 图片数据与预处理第66-67页
        4.4.2 网络的训练第67-70页
        4.4.3 LFW验证结果分析第70-72页
        4.4.4 网络模型可视化分析第72-74页
        4.4.5 与同类方法对比第74-75页
        4.4.6 Residual卷积神经网络的优缺点第75-76页
    4.5 本章小结第76-77页
第五章 人脸识别系统设计与实现第77-93页
    5.1 系统概述第77-78页
    5.2 系统整体框架第78-83页
        5.2.1 监控视频流解析第78-79页
        5.2.2 人脸检测第79-80页
        5.2.3 图片预处理第80页
        5.2.4 深度卷积神经网络第80-82页
        5.2.5 特征对比验证第82页
        5.2.6 日志记录第82-83页
    5.3 在线人脸识别流程第83-84页
    5.4 离线网络训练与验证流程第84-86页
        5.4.1 训练流程第84-86页
        5.4.2 验证流程第86页
    5.5 系统测试与分析第86-92页
        5.5.1 自建小型人脸库第87页
        5.5.2 测试结果第87-89页
        5.5.3 系统的效果与计算效率分析第89-91页
        5.5.4 系统的优点与缺点第91-92页
    5.6 本章小结第92-93页
第六章 总结与展望第93-95页
    6.1 本文的主要贡献第93-94页
    6.2 下一步工作的展望第94-95页
致谢第95-96页
参考文献第96-101页
攻硕期间取得的研究成果第101-102页

 
论文编号BS3381035,这篇论文共102
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