基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法研究

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基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法研究

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基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法研究

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-6页
ABSTRACT	第6-10页
1 绪论	第10-20页
1.1 课题研究背景及意义	第10-11页
1.2 人脸识别的研究现状	第11-15页
1.2.1 人脸识别技术发展历史	第11-14页
1.2.2 人脸识别主要方法	第14-15页
1.3 深度学习及卷积神经网络的研究现状	第15-18页
1.3.1 深度学习的研究现状	第15-16页
1.3.2 卷积神经网络的研究现状	第16-18页
1.4 本文的研究内容和章节安排	第18-20页
2 人工神经网络	第20-34页
2.1 感知器	第21-25页
2.1.1 感知器的结构	第21-22页
2.1.2 批量梯度下降算法	第22-25页
2.2 多层神经网络	第25-30页
2.2.1 多层神经网络的结构	第25-26页
2.2.2 反向传播算法	第26-30页
2.3 深度神经网络	第30-33页
2.3.1 多层神经网络的局限性	第31页
2.3.2 深度神经网络的常见结构	第31-33页
2.4 本章小结	第33-34页
3 卷积神经网络理论	第34-50页
3.1 卷积神经网络的核心技术	第35-37页
3.1.1 局部感受域	第35-36页
3.1.2 权值共享	第36页
3.1.3 池化采样	第36-37页
3.2 卷积神经网络的基本结构	第37-43页
3.2.1 卷积层	第38-39页
3.2.2 池化采样层	第39-41页
3.2.3 全连接层与输出层	第41-43页
3.3 激活函数和正则化方法的讨论	第43-49页
3.3.1 激活函数的讨论	第44-48页
3.3.2 正则化方法	第48-49页
3.4 本章小结	第49-50页
4 基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法	第50-66页
4.1 多尺度池化采样	第50-55页
4.1.1 常见卷积神经网络结构的不足	第50-52页
4.1.2 多尺度池化采样的具体方法	第52-55页
4.1.3 多尺度池化的卷积神经网络的优势	第55页
4.2 多层特征表达的全连接层	第55-57页
4.3 整体网络结构	第57-60页
4.4 网络的初始化和训练方法	第60-64页
4.4.1 网络权值的初始化	第61-63页
4.4.2 网络的训练方法	第63-64页
4.5 本章小结	第64-66页
5 系统设计和实验结果分析	第66-82页
5.1 CMU-PIE人脸数据集	第66-67页
5.2 Caffe深度学习框架	第67-68页
5.3 最优网络参数的验证实验	第68-72页
5.3.1 激活函数的选择	第69-71页
5.3.2 Dropout概率值的选择	第71-72页
5.4 MPCNN网络结构的性能研究	第72-78页
5.4.1 多尺度池化的有效性	第73-76页
5.4.2 多层特征表达的全连接层的有效性	第76-78页
5.5 与其他方法的对比实验	第78-81页
5.6 本章小结	第81-82页
6 总结与展望	第82-84页
参考文献	第84-89页
作者简历及在学期间所取得的科研成果	第89页

本篇论文共89页，点击这进入下载页面。

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