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基于深度卷积神经网络的颜值计算研究

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基于深度卷积神经网络的颜值计算研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-14页
1 绪论第14-20页
  · 研究背景和意义第14-15页
  · 国内外研究现状第15-18页
    · 基于几何特征的方法第15页
    · 基于纹理特征的方法第15-16页
    · 基于深度特征的方法第16-18页
  · 本文的研究工作第18页
  · 论文的安排第18-19页
  · 本章小结第19-20页
2 深度学习研究第20-32页
  · 深度学习的常用方法第22-25页
    · 受限玻尔兹曼机第22-24页
    · 深度信念网络第24-25页
    · 自动编码机第25页
    · 卷积神经网络第25页
  · 卷积神经网络结构第25-31页
  · 本章小结第31-32页
3 基于人脸相似度检索策略的颜值分类方法第32-44页
  · 人脸相似度CNN网络第32-35页
  · 训练CNN的数据集第35-36页
  · 人脸图像对齐第36-38页
  · 人脸多区域CNN特征提取第38-40页
  · 基于人脸相似度检索策略的人脸颜值分类第40-43页
  · 本章小结第43-44页
4 基于颜值CNN特征与几何特征池在线人脸颜值分类第44-62页
  · 人脸颜值CNN特征第44-47页
  · 人脸几何特征池第47-53页
    · 传统的人脸几何特征第47-50页
    · 人脸几何特征池第50-53页
  · 实验结果第53-61页
    · 两种颜值分类方法性能分析第53-54页
    · 三种颜值特征的分类性能分析第54-58页
    · 颜值CNN特征的可视化第58-61页
  · 本章小结第61-62页
5 总结与展望第62-64页
  · 总结第62页
  · 展望第62-64页
参考文献第64-69页
作者简介第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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