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基于卷积特征的人脸特征点定位研究

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基于卷积特征的人脸特征点定位研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-12页
1 引言第12-20页
  1.1 研究背景及意义第12-13页
  1.2 研究内容和挑战第13-14页
  1.3 国内外研究现状第14-18页
  1.4 本论文主要工作第18页
  1.5 本论文结构安排第18-20页
2 人脸特征点定位相关研究第20-34页
  2.1 基于级联形状回归框架的人脸特征点定位第20-24页
    2.1.1 级联形状回归模型的原理第20-21页
    2.1.2 基于级联形状回归模型的人脸特征点定位方法第21-23页
    2.1.3 级联形状回归模型总结第23-24页
  2.2 基于深度模型的人脸特征点定位第24-26页
    2.2.1 基于深度模型的人脸特征点定位方法第24-26页
    2.2.2 深度模型总结第26页
  2.3 卷积神经网络第26-30页
    2.3.1 卷积神经网络结构第26-29页
    2.3.2 卷积神经网络的应用第29-30页
    2.3.3 卷积神经网络总结第30页
  2.4 人脸特征点定位常用数据库第30-33页
  2.5 本章小结第33-34页
3 基于深度卷积特征的人脸特征点定位研究第34-48页
  3.1 问题背景第34-35页
  3.2 问题描述第35-38页
    3.2.1 人脸特征点定位流程第35页
    3.2.2 人脸形状定义第35-36页
    3.2.3 特征描述第36-37页
    3.2.4 形状回归函数第37-38页
  3.3 基于深度卷积特征的人脸特征点定位方法第38-42页
    3.3.1 人脸特征点定位框架第38-39页
    3.3.2 全局卷积特征提取方法第39-40页
    3.3.3 形状回归算法第40-42页
  3.4 实验结果第42-47页
    3.4.1 实验环境和数据第42页
    3.4.2 实验结果评估指标第42-43页
    3.4.3 本模型训练过程第43-44页
    3.4.4 本模型实验结果分析第44-47页
  3.5 本章小结第47-48页
4 基于级联形状回归框架的人脸特征点定位研究第48-60页
  4.1 问题背景第48-49页
  4.2 问题描述第49-50页
    4.2.1 级联形状回归的流程第49页
    4.2.2 人脸形状定义第49页
    4.2.3 特征描述第49-50页
    4.2.4 形状回归函数第50页
  4.3 基于级联回归框架的人脸特征点定位方法第50-54页
    4.3.1 级联人脸特征点定位框架第50-52页
    4.3.2 局部卷积特征提取算法第52-53页
    4.3.3 形状回归算法第53-54页
  4.4 实验结果第54-59页
    4.4.1 实验环境和数据第54页
    4.4.2 实验结果评估方法第54-55页
    4.4.3 本模型训练过程第55页
    4.4.4 本模型实验结果分析第55-58页
    4.4.5 本模型与其他方法的对比第58-59页
  4.5 本章小结第59-60页
5 结论第60-62页
  5.1 研究总结第60页
  5.2 工作展望第60-62页
参考文献第62-66页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第66-68页
学位论文数据集第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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