基于深度学习特征提取的人脸认证算法研究

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基于深度学习特征提取的人脸认证算法研究

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基于深度学习特征提取的人脸认证算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
缩略词	第6-10页
第一章绪论	第10-22页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.3 人脸识别概述	第14-21页
1.3.1 人脸识别的研究内容	第14-16页
1.3.2 人脸识别与人脸认证性能评价指标	第16-19页
1.3.3 人脸识别的特点与难点	第19-21页
1.4 论文结构与主要内容	第21-22页
第二章深度学习基础理论	第22-58页
2.1 深度学习概论	第22-37页
2.1.1 深度学习概述	第22-25页
2.1.2 激活函数	第25-27页
2.1.3 损失函数	第27-30页
2.1.4 随机梯度下降	第30-32页
2.1.5 反向传播算法	第32-36页
2.1.6 深度学习框架	第36-37页
2.2 深度信念网	第37-41页
2.2.1 基于能量的概率模型	第37-39页
2.2.2 受限玻尔兹曼机	第39-40页
2.2.3 深度信念网	第40-41页
2.3 栈式自动编码机	第41-44页
2.3.1 基本自动编码机	第41-42页
2.3.2 自动编码机的变体	第42-44页
2.4 卷积神经网络	第44-55页
2.4.1 卷积神经网络的特点	第45-47页
2.4.2 卷积神经网络典型结构	第47-50页
2.4.3 卷积神经网络复杂度分析	第50-54页
2.4.4 GPU加速卷积运算原理	第54-55页
2.5 本章小结	第55-58页
第三章基于深度学习的人脸特征提取	第58-72页
3.1 视觉特征概述	第58-61页
3.1.1 传统视觉特征	第58页
3.1.2 Gabor小波特征	第58-59页
3.1.3 局部二值模式	第59-61页
3.2 基于深度学习的人脸特征提取框架	第61-64页
3.2.1 基本架构	第61-62页
3.2.2 理论解释	第62-64页
3.3 仿真分析	第64-70页
3.3.1 实验设计	第64-67页
3.3.2 仿真结果	第67-70页
3.3.3 进一步讨论	第70页
3.4 本章小结	第70-72页
第四章基于联合贝叶斯理论的人脸认证算法	第72-92页
4.1 人脸认证系统概述	第72-74页
4.1.1 人脸认证基本原理	第72-73页
4.1.2 基于深度学习的人脸认证算法综述	第73-74页
4.2 联合贝叶斯算法	第74-81页
4.2.1 人脸识别的贝叶斯框架	第74-75页
4.2.2 联合贝叶斯先验	第75-77页
4.2.3 模型学习	第77-80页
4.2.4 性能分析	第80-81页
4.3 联合贝叶斯算法推广	第81-85页
4.3.1 基于迁移学习的联合贝叶斯算法	第82页
4.3.2 两个分量为非零均值的情形	第82-84页
4.3.3 基于逻辑斯蒂判决的自动阈值确定方法	第84-85页
4.4 仿真分析	第85-90页
4.4.1 实验设计	第85-87页
4.4.2 仿真结果	第87-88页
4.4.3 进一步讨论	第88-90页
4.5 本章小结	第90-92页
第五章总结与展望	第92-94页
5.1 论文工作总结	第92页
5.2 未来工作展望	第92-94页
致谢	第94-96页
参考文献	第96-102页
作者简介（包括论文和成果清单）	第102页

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