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基于端到端深度卷积神经网络的人脸识别算法

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基于端到端深度卷积神经网络的人脸识别算法
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第1章 绪论第12-17页
  1.1 研究背景和意义第12-13页
  1.2 发展现状第13-14页
  1.3 面临的挑战第14-15页
  1.4 主要研究工作第15页
  1.5 论文结构第15-16页
  1.6 本章小结第16-17页
第2章 相关工作第17-27页
  2.1 人脸识别第17-18页
  2.2 两阶段算法第18-21页
    2.2.1 CNN特征抽取器第18-19页
    2.2.2 验证模型第19-21页
  2.3 端到端算法第21-24页
    2.3.1 Siamese Network第22-23页
    2.3.2 Triple Network第23-24页
  2.4 姿态与对齐第24-25页
    2.4.1 人脸关键点和变换第24页
    2.4.2 人脸关键点和多部位(Multi-patch)第24-25页
    2.4.3 3D模型与正面化第25页
    2.4.4 不做处理第25页
  2.5 本章小结第25-27页
第3章 卷积神经网络(CNN)第27-35页
  3.1 深度神经网络(DNN)第27-29页
    3.1.1 基本结构第27-28页
    3.1.2 多层神经网络第28-29页
    3.1.3 反向传播第29页
  3.2 CNN基本结构第29-31页
    3.2.1 卷积层第29-30页
    3.2.2 Pooling层第30页
    3.2.3 激活函数第30-31页
    3.2.4 全连层第31页
    3.2.5 损失函数第31页
  3.3 CNN常用网络结构第31-32页
  3.4 CNN优化方法第32-34页
    3.4.1 批处理梯度下降第33页
    3.4.2 随机梯度下降第33页
    3.4.3 小批处理梯度下降第33页
    3.4.4 动量第33-34页
  3.5 本章小结第34-35页
第4章 人脸识别算法第35-47页
  4.1 总体框架第35-37页
    4.1.1 人脸检测第35页
    4.1.2 人脸对齐第35-36页
    4.1.3 人脸识别第36-37页
  4.2 预训练第37-38页
    4.2.1 预训练的方法第37页
    4.2.2 预训练提升结果第37页
    4.2.3 迁移学习第37-38页
  4.3 数据第38-39页
    4.3.1 Batch生成第38页
    4.3.2 多数据融合第38-39页
    4.3.3 数据扩充第39页
  4.4 网络模型第39-40页
  4.5 损失函数第40-43页
  4.6 优化算法第43页
  4.7 简单模型融合第43-44页
  4.8 工程实现第44-46页
    4.8.1 深度学习库MXNet第44-45页
    4.8.2 多GPU实现第45-46页
  4.9 本章小结第46-47页
第5章 实验与分析第47-71页
  5.1 数据集第47-56页
    5.1.1 LFW第48-52页
    5.1.2 CASIA-WebFace第52页
    5.1.3 VGGFace第52-53页
    5.1.4 TaoMM第53-56页
  5.2 预训练第56-57页
    5.2.1 预训练提升结果第56页
    5.2.2 迁移学习第56-57页
  5.3 数据第57-58页
    5.3.1 Batch生成第57页
    5.3.2 数据扩充第57-58页
  5.4 网络模型第58页
  5.5 损失函数第58-59页
  5.6 优化算法第59-60页
  5.7 简单模型融合第60页
  5.8 结果比较与分析第60-62页
  5.9 训练和预测时间第62-63页
    5.9.1 训练时间第62页
    5.9.2 预测速度第62-63页
  5.10 可视化与结果分析第63-70页
    5.10.1 Bad Cases第64页
    5.10.2 卷积核可视化第64页
    5.10.3 特征的语义分析第64-67页
    5.10.4 特征的距离分析第67-69页
    5.10.5 特征可视化第69-70页
  5.11 本章小结第70-71页
第6章 总结和展望第71-73页
  6.1 总结第71-72页
  6.2 展望第72-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士学位期间的主要研究成果第77-78页
致谢第78页

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