基于深度学习的人脸识别算法与应用研究

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基于深度学习的人脸识别算法与应用研究

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基于深度学习的人脸识别算法与应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-14页
· 课题研究的背景及意义	第8-9页
· 研究背景	第8-9页
· 研究意义	第9页
· 人脸识别技术	第9-11页
· 传统人脸识别技术	第9-10页
· 现场人脸识别技术	第10-11页
· 人脸识别技术国内外研究现状与发展趋势	第11-13页
· 国内外研究现状	第11-12页
· 发展趋势	第12-13页
· 课题主要研究内容与论文大纲	第13-14页
· 主要研究内容	第13页
· 论文章节安排	第13-14页
2 深度学习理论	第14-23页
· 深度学习理论的发展	第14-15页
· 深度学习理论的生物学基础	第14-15页
· 深度学习理论的发展	第15页
· 深度学习的几种常见模型	第15-21页
· 自动编码器	第15-17页
· 受限玻尔兹曼机	第17-19页
· 稀疏编码	第19页
· 深度置信网络	第19-20页
· 卷积神经网络	第20-21页
· 深度学习的必要性分析	第21-22页
· 本章小结	第22-23页
3 初级人脸特征抽取方法研究	第23-33页
· 引言	第23页
· 稀疏滤波算法(SF)	第23-32页
· 稀疏编码存在的一些问题	第23-25页
· SF算法原理	第25-29页
· SF算法与其他算法的性能比较	第29-32页
· 本章小结	第32-33页
4 卷积神经网络与SF-CNN双重深度特征	第33-49页
· 引言	第33-38页
· 卷积神经网络基本原理	第33-35页
· CNN的训练方法	第35-36页
· CNN性能实验	第36-38页
· SF-CNN双重深度特征	第38-47页
· 深度网络模型改进的启示	第38页
· SF-CNN网络结构	第38-41页
· SF-CNN算法在FERET数据库下的实验	第41-44页
· SF-CNN算法在ORL数据库下的实验	第44-45页
· SF-CNN算法在LFW-a数据库下的实验	第45-47页
· 本章小结	第47-49页
5 基于人脸识别的课堂点名系统	第49-59页
· 人脸检测定位	第49-53页
· 图像直方图均衡化	第53-54页
· 人脸课堂点名系统软件设计	第54-58页
· 系统工作流程	第54-56页
· 系统软件界面设计	第56-58页
· 本章小结	第58-59页
结论	第59-60页
致谢	第60-61页
参考文献	第61-66页
攻读硕士学位期间发表的论文及研究结果	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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