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基于深度学习模型的人脸性别识别方法研究

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基于深度学习模型的人脸性别识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-14页
  · 研究背景与意义第8-9页
  · 国内外研究现状第9-11页
  · 论文的研究内容与主要贡献第11页
  · 论文的组织结构第11-14页
第2章 深度学习模型基础第14-28页
  · 多层前馈网络第14-18页
    · 感知器单元第15-16页
    · 反向传播算法第16-18页
  · 栈式稀疏自编码器模型第18-23页
    · 稀疏自编码器第18-20页
    · 目标函数与求解第20-22页
    · 栈式组合结构第22-23页
  · 卷积神经网络模型第23-27页
    · 二维卷积与池化运算第24-25页
    · 目标函数与求解第25-27页
  · 本章小结第27-28页
第3章 数据预处理与模型评价第28-32页
  · 实验环境第28页
  · 人脸数据库第28-29页
  · 图像预处理第29-31页
  · 分类模型评价指标第31页
  · 本章小结第31-32页
第4章 基于深度学习模型的人脸性别分类方法第32-46页
  · 基于栈式稀疏自编码器模型的性别分类实验第32-35页
    · 模型改进动机与方法第32-33页
    · 实验结果与分析第33-35页
  · 基于卷积神经网络模型的性别分类实验第35-44页
    · 模型改进动机与方法第35-37页
    · 实验结果与分析第37-44页
  · 与前人方法对比分析第44-45页
  · 本章小结第45-46页
第5章 基于模型组合的人脸性别分类方法第46-52页
  · 模型组合的改进动机与方法第46-48页
    · 问题描述与改进动机第46页
    · 目标函数定义第46-47页
    · 目标函数求解第47-48页
  · 实验结果与分析第48-50页
    · 基模型选择第48-49页
    · 参数设置第49页
    · 实验结果第49-50页
  · 本章小结第50-52页
第6章 实时人脸性别识别系统与应用效果分析第52-66页
  · 系统描述第52-53页
    · 系统功能描述第52页
    · 系统性能描述第52-53页
  · 硬件与软件环境第53-54页
    · 硬件环境第53-54页
    · 软件环境第54页
  · 实时系统实现过程第54-55页
  · 应用效果分析第55-64页
    · 系统效果分析第57-58页
    · 光照效果对比第58-61页
    · 遮罩效果分析第61-63页
    · 侧脸效果分析第63-64页
  · 本章小结第64-66页
结论第66-68页
参考文献第68-72页
附录A第72-74页
附录B第74-82页
攻读硕士学位期间所取得的研究成果第82-84页
致谢第84页

本篇论文共84页,点击这进入下载页面
 
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