基于深度卷积神经网络的人脸检测算法研究

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基于深度卷积神经网络的人脸检测算法研究

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基于深度卷积神经网络的人脸检测算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 课题研究背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.2.1 人脸检测研究现状	第11-12页
1.2.2 深度学习研究现状	第12-14页
1.3 本文的主要内容与结构安排	第14-16页
第二章卷积神经网络的理论基础	第16-27页
2.1 引言	第16页
2.2 卷积神经网络	第16-21页
2.2.1 卷积层	第16-17页
2.2.2 池化层	第17-19页
2.2.3 激活函数	第19-21页
2.3 卷积神经网络训练	第21-23页
2.3.1 CNN前向传播算法	第21页
2.3.2 CNN反向传播算法	第21-23页
2.4 随机梯度下降算法	第23-25页
2.5 Caffe框架	第25-26页
2.5.1 Caffe框架简介	第25-26页
2.5.2 卷积神经网络的GPU训练	第26页
2.6 本章小结	第26-27页
第三章基于区域卷积神经网络的人脸检测	第27-42页
3.1 引言	第27页
3.2 基于区域卷积神经网络的人脸检测系统	第27-28页
3.3 区域生成网络	第28-31页
3.4 人脸图像分类网络	第31-33页
3.5 算法的优化与改进	第33-35页
3.5.1 数据增强	第33页
3.5.2 随机梯度下降	第33-34页
3.5.3 网络学习率	第34-35页
3.6 实验结果与分析	第35-41页
3.6.1 网络训练实验	第36-37页
3.6.2 人脸检测实验	第37-38页
3.6.3 在人脸数据集上的检测效果	第38-41页
3.7 本章小结	第41-42页
第四章基于深度残差卷积神经网络的人脸检测	第42-57页
4.1 引言	第42页
4.2 深层网络优化的难题	第42-43页
4.3 残差学习	第43-45页
4.4 残差卷积神经网络	第45-49页
4.4.1 Batch Normalization	第45-46页
4.4.2 网络参数初始化	第46-47页
4.4.3 Residual Block局部单元	第47-49页
4.5 基于深度残差卷积神经网络的人脸检测模型	第49-50页
4.6 实验结果与分析	第50-56页
4.6.1 网络训练实验	第50-51页
4.6.2 人脸检测对比实验	第51-52页
4.6.3 在人脸数据集上的检测效果	第52-56页
4.7 本章小结	第56-57页
第五章展望与总结	第57-59页
5.1 工作总结	第57-58页
5.2 未来展望	第58-59页
参考文献	第59-64页
致谢	第64-65页
攻读学位期间的研究成果	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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