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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的人脸特征表示与人脸检索算法研究
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基于深度学习的人脸特征表示与人脸检索算法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 课题讲究的背景和意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-12页
        1.1.2 研究意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 基于传统方法的人脸特征提取研究第12-13页
        1.2.2 基于深度学习的人脸特征提取研究第13-15页
    1.3 研究内容和论文组织结构第15-18页
        1.3.1 研究内容第15页
        1.3.2 论文组织结构第15-18页
第二章 相关理论第18-30页
    2.1 前言第18-20页
    2.2 卷积神经网络第20-25页
        2.2.1 全连接与卷积第20-21页
        2.2.2 激活函数层第21-23页
        2.2.3 归一化层第23页
        2.2.4 池化层第23-24页
        2.2.5 参数初始化第24-25页
    2.3 数据集第25-28页
        2.3.1 LFW第25-26页
        2.3.2 MegaFace第26-27页
        2.3.3 CASIA-WebFace第27页
        2.3.4 MS-Celeb-1M第27-28页
        2.3.5 FaceScrub第28页
    2.4 本章小结第28-30页
第三章 人脸特征提取的网络设计第30-38页
    3.1 前言第30页
    3.2 常见的卷积神经网络的网络结构第30-33页
        3.2.1 AlexNet第30-31页
        3.2.2 VGGNet第31-32页
        3.2.3 GoogleNet第32-33页
        3.2.4 ResNet第33页
    3.3 网络结构设计第33-36页
    3.4 本章小结第36-38页
第四章 人脸特征提取的监督函数设计第38-56页
    4.1 前言第38-39页
    4.2 常见的人脸特征提取的方法第39-43页
        4.2.1 DeepID第39-40页
        4.2.2 DeepID2第40-41页
        4.2.3 FaceNet第41-42页
        4.2.4 Center Loss第42-43页
    4.3 监督函数设计第43-50页
        4.3.1 监督学习策略对人脸特征向量的影响第43-45页
        4.3.2 人脸图像质量对人脸特征向量的影响第45-46页
        4.3.3 角度softmax loss第46-47页
        4.3.4 角度提升结构损失函数第47-50页
    4.4 本章实验第50-53页
        4.4.1 数据预处理第50-51页
        4.4.2 训练流程第51-52页
        4.4.3 实验结果与分析第52-53页
    4.5 本章小结第53-56页
第五章 人脸特征的深度哈希第56-66页
    5.1 前言第56-57页
    5.2 常见的哈希方法第57-58页
        5.2.1 感知哈希算法第57页
        5.2.2 深度二进制哈希第57-58页
    5.3 人脸特征哈希第58-61页
        5.3.1 基于度量学习的人脸特征哈希第58-60页
        5.3.2 基于自编码的人脸特征哈希第60-61页
    5.4 本章实验第61-64页
        5.4.1 网络结构第61-62页
        5.4.2 训练策略第62页
        5.4.3 实验结果与分析第62-64页
    5.5 本章小结第64-66页
笫六章 总结与展望第66-68页
    6.1 总结第66-67页
    6.2 展望第67-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-74页
攻读学位期间发表的学术论文目录第74页

 
 
论文编号BS3522737,这篇论文共74
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