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基于多任务特征选择和自适应模型的人脸特征点检测

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基于多任务特征选择和自适应模型的人脸特征点检测
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
序言第8-11页
1 引言第11-18页
  1.1 研究背景和意义第11-13页
    1.1.1 人脸识别的研究背景和意义第11-12页
    1.1.2 人脸特征点检测介绍第12-13页
  1.2 人脸关键点检测算法概述第13-16页
    1.2.1 基于全局特征的方法第14-15页
    1.2.2 基于局部特征的方法第15页
    1.2.3 级联回归的方法第15页
    1.2.4 深度模型第15-16页
  1.3 主要工作第16页
  1.4 论文结构第16-18页
2 相关工作第18-27页
  2.1 局部回归的人脸标注算法第18-21页
    2.1.1 级联线性回归模型原理第18页
    2.1.2 回归模型研究现状第18-20页
    2.1.3 深度模型第20-21页
  2.2 监督梯度下降法SDM第21-23页
  2.3 多任务特征学习第23页
  2.4 常用的人脸标识点检测数据库及数据集第23-27页
3 基于多任务特征选择和自适应模型的人脸标注第27-42页
  3.1 特征提取基本理论第27-32页
    3.1.1 SIFT特征提取算法第27-29页
    3.1.2 LBP特征基本理论第29-31页
    3.1.3 HOG特征基本理论第31-32页
  3.2 特征融合和特征选择第32-33页
  3.3 改进的SDM第33-38页
    3.3.1 多任务特征选择第34-35页
    3.3.2 改进的SDM实验第35-38页
  3.4 自适应模型第38-41页
    3.4.1 平均初始化模型第38-39页
    3.4.2 自适应初始化模型第39-40页
    3.4.3 实验部分第40-41页
  3.5 本章小结第41-42页
4 综合人脸标注实验系统及数据库实现第42-51页
  4.1 综合人脸标注实验功能第42-44页
    4.1.1 功能概述第42-43页
    4.1.2 部分界面第43-44页
  4.2 实时人脸检测及识别功能第44-46页
    4.2.1 功能概述第44-45页
    4.2.2 部分界面第45-46页
  4.3 人脸数据库标定系统及数据库实现第46-51页
    4.3.1 系统功能概述第47-48页
    4.3.2 数据库实现第48-49页
    4.3.3 数据库上进行的实验效果第49-51页
5 结论与展望第51-53页
  5.1 主要工作及创新点第51-52页
  5.2 未来工作展望第52-53页
参考文献第53-56页
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果第56-58页
学位论文数据集第58页

本篇论文共58页,点击这进入下载页面
 
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