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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识别技术在智能迎宾机器人的应用研究
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基于深度学习的人脸识别技术在智能迎宾机器人的应用研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 问题研究背景及意义第8-9页
    1.2 本课题国内外研究现状第9-12页
    1.3 本文主要工作内容第12-14页
2 人脸识别的理论基础第14-26页
    2.1 神经网络模型(Neural Networks,NN)第14-15页
    2.2 传统神经网络的缺陷第15-16页
    2.3 深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)第16-21页
        2.3.1 受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine , RBM)第16-20页
        2.3.2 深度信念网络结构第20-21页
    2.4 Seeta Face人脸识别引擎第21-25页
        2.4.1 人脸检测模块(Seeta Face Detection)第21-23页
        2.4.2 特征点定位模块(Seeta Face Alignment)第23-24页
        2.4.3 人脸特征提取与比对模块(Seeta Face Identification)第24-25页
    2.5 本章小结第25-26页
3 基于深度信念网络的人脸识别第26-40页
    3.1 局部二元模式(LBP)第26-29页
    3.2 优化方法第29-31页
        3.2.1 交叉熵代价函数(cross-entropy cost function)第29-30页
        3.2.2 带约束的目标函数第30-31页
    3.3 基于DBN的人脸识别第31-38页
        3.3.1 实验设计第31-36页
        3.3.2 实验结果及分析第36-38页
    3.4 本章小结第38-40页
4 基于Seeta Face的人脸识别在智能迎宾机器人的应用第40-50页
    4.1 项目背景第40-42页
    4.2 人脸识别系统方案设计第42-43页
    4.3 人脸识别系统实现第43-45页
        4.3.1 基于MFC的人脸识别系统第43-44页
        4.3.2 基于语音交互的人脸识别系统第44-45页
    4.4 人脸识别系统测试第45-49页
        4.4.1 人脸识别系统的三个模块测试第45-47页
        4.4.2 人脸识别系统联调第47-49页
    4.5 本章小结第49-50页
5 总结与展望第50-52页
    5.1 总结第50页
    5.2 展望第50-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-56页
附录第56页
    A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文与专利第56页
    B. 作者在攻读硕士学位期间参与的项目第56页
    C. 作者在攻读硕士学位期间获得的荣誉第56页

 
 
论文编号BS4055040,这篇论文共56
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