基于深度学习的人脸检测算法研究

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基于深度学习的人脸检测算法研究

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基于深度学习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10-14页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 人脸检测研究现状	第11-13页
1.2.1 早期基于CNN的方法	第11-12页
1.2.2 基于手工特征的方法	第12页
1.2.3 现代基于CNN的方法	第12-13页
1.3 本文主要工作及组织结构	第13-14页
第二章深度学习算法	第14-29页
2.1 引言	第14页
2.2 人脸检测流程	第14-15页
2.3 神经网络传播算法	第15-21页
2.3.1 基本神经元简介	第15-17页
2.3.2 神经网络前向传播	第17-18页
2.3.3 反向传播算法	第18-21页
2.4 深度卷积特征提取	第21-28页
2.4.1 卷积特征提取	第22-24页
2.4.2 池化特征提取	第24-25页
2.4.3 激活函数	第25-27页
2.4.4 损失函数	第27-28页
2.5 本章小结	第28-29页
第三章基于卷积神经网络的人脸检测	第29-51页
3.1 引言	第29页
3.2 候选框生成算法	第29-35页
3.2.1 滑窗算法	第29-31页
3.2.2 选择性搜索算法	第31-32页
3.2.3 Edge boxes算法	第32-34页
3.2.4 锚方法	第34-35页
3.3 Faster R-CNN人脸检测网络	第35-40页
3.3.1 Faster R-CNN框架	第35-36页
3.3.2 RPN	第36-37页
3.3.3 Fast R-CNN	第37-38页
3.3.4 Faster RCNN训练与测试	第38-40页
3.4 联合人脸检测和对齐的级联卷积神经网络	第40-43页
3.4.1 网络框架	第40-42页
3.4.2 人脸检测和对齐的联合训练	第42-43页
3.5 实验结果与对比分析	第43-50页
3.5.1 评价标准与测试集介绍	第43-47页
3.5.2 CelebA人脸检测数据集结果与分析	第47-48页
3.5.3 WIDER FACE人脸检测数据集结果与分析	第48-50页
3.6 本章小结	第50-51页
第四章快速级联卷积神经网络的人脸检测	第51-76页
4.1 引言	第51页
4.2 卷积层池化层反向传播	第51-55页
4.3 级联卷积神经网络共享训练算法	第55-59页
4.4 身体上下文信息的整合	第59-61页
4.5 快速级联卷积神经网络的人脸检测	第61-67页
4.5.1 快速级联卷积神经网络模型	第62-63页
4.5.2 检测小面孔	第63-64页
4.5.3 L2归一化	第64-65页
4.5.4 网络训练与测试	第65-67页
4.6 实验结果对比与分析	第67-75页
4.7 本章小结	第75-76页
第五章总结与展望	第76-78页
5.1 本文工作总结	第76-77页
5.2 后期工作展望	第77-78页
致谢	第78-79页
参考文献	第79-84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。

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