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基于深度卷积神经网络人脸识别系统设计与研究

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基于深度卷积神经网络人脸识别系统设计与研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-20页
  1.1 课题背景及研究意义第9-10页
    1.1.1 课题来源第9页
    1.1.2 研究目的及意义第9-10页
  1.2 人脸识别国内外研究现状第10-18页
    1.2.1 国外研究现状第10-15页
    1.2.2 国内研究现状第15-18页
  1.3 本文的主要研究内容第18-20页
第2章 嵌入式平台下传统人脸识别算法实现第20-37页
  2.1 引言第20页
  2.2 人脸识别功能分析与框架搭建第20-22页
    2.2.1 系统功能分析第20页
    2.2.2 人脸识别整体框架搭建第20-22页
  2.3 传统人脸识别算法实现第22-28页
    2.3.1 人脸图像的采集与预处理第22-24页
    2.3.2 肤色模型的建立及分割第24-25页
    2.3.3 Haar特征Adaboost人脸检测第25-28页
    2.3.4 人脸关键点检测及对齐第28页
  2.4 传统的人脸特征提取方法第28-31页
  2.5 人脸识别系统移植与实验第31-36页
    2.5.1 NVIDIA TK1平台下人脸识别系统移植第31-32页
    2.5.2 NVIDIA TK1平台下实验第32-36页
  2.6 本章小结第36-37页
第3章 基于深度卷积神经网络人脸特征提取方法第37-58页
  3.1 引言第37页
  3.2 人脸样本多尺度切分数据增强算法第37-42页
    3.2.1 图像几何空间多尺度变换数据增强第37-40页
    3.2.2 高斯模糊多尺度样本切分数据增强第40-42页
  3.3 深度卷积神经网络人脸特征提取方法第42-50页
    3.3.1 深度卷积神经网络概述第42-43页
    3.3.2 深度卷积神经网络数据选取第43-45页
    3.3.3 深度卷积神经网络模型设计第45-48页
    3.3.4 损失函数的选取和BP调参第48-50页
  3.4 实验平台搭建及结果分析第50-57页
    3.4.1 实验平台的搭建第50页
    3.4.2 实验结果及分析第50-57页
  3.5 本章小结第57-58页
第4章 人脸年龄鲁棒性深度学习模型构建与分析第58-68页
  4.1 引言第58页
  4.2 国际人脸年龄数据库简介第58-59页
  4.3 人脸年龄特征递进网络模型的构建第59-62页
    4.3.1 训练和测试数据选取第59-60页
    4.3.2 深度学习网络模型的规划第60-62页
  4.4 深度学习模型的训练与测试第62-67页
    4.4.1 深度学习模型参数的选择与训练第62-64页
    4.4.2 深度学习模型泛化性能实验第64-67页
  4.5 本章小结第67-68页
第5章 深度学习人脸识别系统集成及测试第68-77页
  5.1 引言第68页
  5.2 人脸识别系统集成第68-70页
    5.2.1 软件系统集成第68-69页
    5.2.2 硬件系统集成第69-70页
  5.3 人脸识别系统Web开发第70-72页
    5.3.1 Web前端框架设计第70-72页
    5.3.2 Web后端服务器远程部署第72页
  5.4 人脸识别系统测试第72-76页
  5.5 本章小结第76-77页
结论第77-78页
参考文献第78-82页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果第82-84页
致谢第84页

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