基于深度学习的视频人脸识别方法

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基于深度学习的视频人脸识别方法

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基于深度学习的视频人脸识别方法

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-14页
· 课题来源	第9页
· 本课题研究的目的及意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-13页
· 基于统计的方法	第11页
· 基于几何特征的方法	第11-12页
· 人工神经网络的方法	第12-13页
· 本文主要研究内容	第13-14页
第2章视频人脸检测识别方法研究概述	第14-23页
· 人脸检测Adaboost算法概述	第14-15页
· 深度学习概述	第15-19页
· 深度学习基础理论	第16-18页
· 深度学习设计模型	第18-19页
· 人脸识别算法概述	第19-22页
· BP神经网络	第19-21页
· 支持向量机	第21-22页
· 本章小结	第22-23页
第3章基于深度学习的人脸识别算法	第23-29页
· 数据整合	第24页
· 构造数据立方体	第24-25页
· 调节RBM	第25-27页
· 深度模型的反馈微调	第27-28页
· 本章小结	第28-29页
第4章深度学习实验与分析	第29-50页
· 深度学习模型的训练	第29-31页
· RBM 训练的实验与分析	第29-30页
· 深度学习反馈微调的实验和分析	第30-31页
· 深度学习模型的构造和选取	第31-37页
· PCA算法和深度学习对比的实验与分析	第37-43页
· PCA算法基础理论	第37-38页
· PCA与深度学习的实验分析	第38-40页
· PCA 与深度学习的对比分析	第40-43页
· 基于深度学习的BP识别算法的性能分析	第43-49页
· 失衡训练集对BP识别效果影响的实验与分析	第43-47页
· BP识别算法过拟合现象的实验与分析	第47-49页
· 本章小结	第49-50页
第5章视频人脸检测识别系统	第50-56页
· 人脸检测模块	第51-53页
· 肤色模型人脸过滤	第52页
· 唇色模型人脸过滤	第52-53页
· 样本集自动生成模块	第53-54页
· 数据采集	第53-54页
· 数据预处理	第54页
· 说话者识别模块	第54-55页
· 本章小结	第55-56页
结论	第56-57页
参考文献	第57-61页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第61-63页
致谢	第63 页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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