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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--面向迎宾机器人的人脸跟踪系统研究与实现
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面向迎宾机器人的人脸跟踪系统研究与实现
 
     论文目录
 
中摘文要第3-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-14页
    1.1 研究背景和意义第8-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 人脸特征识别研究现状第10-11页
        1.2.2 视觉目标跟踪研究现状第11-12页
    1.3 本文主要工作及章节安排第12-14页
2 卷积神经网络的结构及算法原理第14-26页
    2.1 多层感知机第14-15页
    2.2 卷积神经网络结构第15-18页
        2.2.1 卷积神经网络的结构第15-16页
        2.2.2 局部连接和权值共享第16页
        2.2.3 卷积层和池化层第16-17页
        2.2.4 批量标准化第17-18页
        2.2.5 Softmax回归第18页
    2.3 卷积网络训练方法第18-19页
    2.4 基于mixup的网络训练方法第19-25页
        2.4.1 基本原理第20-21页
        2.4.2 实验对比第21-25页
    2.5 本章小结第25-26页
3 需求分析与总体设计方案第26-32页
    3.1 需求分析第26-27页
    3.2 总体设计方案第27-31页
    3.3 本章小结第31-32页
4 人脸特征检测与识别方法研究第32-54页
    4.1 人脸检测第32-35页
        4.1.1 基于Haar-like特征和Ada Boost算法的人脸检测第32-33页
        4.1.2 基于MTCNN网络的人脸检测第33-35页
        4.1.3 经典人脸检测算法的表现第35页
    4.2 人脸对齐第35-36页
    4.3 人脸特征训练与识别第36-45页
        4.3.1 人脸特征提取器第36-40页
        4.3.2 特征提取网络的训练和实验分析第40-42页
        4.3.3 模型再训练第42-45页
    4.4 人脸多特征识别第45-53页
        4.4.1 表情识别第45-47页
        4.4.2 性别识别第47-48页
        4.4.3 年龄识别第48-49页
        4.4.4 头部姿态识别第49-53页
    4.5 本章小结第53-54页
5 人脸特征识别系统设计第54-62页
    5.1 在线人脸特征识别流程第54-55页
    5.2 采集存储人脸样本和特征识别验证第55-60页
    5.3 本章小结第60-62页
6 人脸跟踪与随动系统实现第62-72页
    6.1 引言第62页
    6.2 目标跟踪算法第62-65页
    6.3 机器人运动控制第65-66页
    6.4 人脸跟踪实现第66-71页
    6.5 系统的优点和缺点第71页
    6.6 本章小结第71-72页
7 总结与展望第72-74页
    7.1 总结第72页
    7.2 展望第72-74页
参考文献第74-78页
附录第78-80页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录:第78页
    B.作者在攻读学位期间发表的专利目录:第78页
    C.学位论文数据集:第78-80页
致谢第80页

 
 
论文编号BS4609745,这篇论文共80
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