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面向视频人脸检测的深度学习算法研究

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面向视频人脸检测的深度学习算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-18页
  · 研究背景及意义第10-11页
  · 国内外研究现状第11-16页
    · 基于传统方法的视频人脸检测第11-15页
    · 基于连续性的视频人脸检测第15-16页
  · 本文的主要工作及章节安排第16-18页
第2章 神经网络与深度学习第18-24页
  · 概述第18-19页
  · 深度学习研究现状第19-22页
    · 深度置信网络第19-21页
    · 卷积神经网络第21-22页
  · 本章小结第22-24页
第3章 基于视频单帧的人脸检测算法第24-40页
  · 引言第24页
  · 受限玻尔兹曼机及其改进第24-26页
    · 受限玻尔兹曼机第24-25页
    · 概率态受限玻尔兹曼机第25-26页
  · 级联型P-RBM深度学习检测网络第26-32页
    · 级联型P-RBM训练第27-30页
    · 分类层训练第30-31页
    · 整体优化第31-32页
  · 基于视频单帧的人脸检测第32-33页
  · 实验与分析第33-39页
    · 输入图片大小设置第33-34页
    · 单人脸的算法性能测试第34-35页
    · 多人脸的算法性能测试第35-38页
    · 旋转人脸检测性能测试第38-39页
  · 本章小结第39-40页
第4章 多帧间信息融合的视频人脸检测算法第40-55页
  · 引言第40页
  · 多帧间信息的融合第40-44页
    · 连续性信息的选取第41-42页
    · 融合前后帧检测信息的视频人脸检测第42-44页
  · 实验与分析第44-54页
    · 不同数据集算法性能测试第45-52页
    · 视频帧间隔数和比较间距测试第52-54页
  · 本章小结第54-55页
第5章 总结与展望第55-57页
  · 研究内容总结第55-56页
  · 展望第56-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-62页
附录第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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