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门限玻尔兹曼机在人脸识别中的鲁棒性研究

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门限玻尔兹曼机在人脸识别中的鲁棒性研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-10页
1 引言第10-21页
  1.1 课题研究背景第10-13页
  1.2 国内外研究现状第13-18页
    1.2.1 国内外人脸识别研究现状第13-15页
    1.2.2 国内外深度学习方法研究现状第15-16页
    1.2.3 基于深度学习方法的生物特征识别应用的研究现状第16-18页
  1.3 课题研究主要内容第18-19页
  1.4 本文组织结构第19-21页
2 深度学习模型进展研究第21-40页
  2.1 人工神经网络(ANN)第21-25页
    2.1.1 单个神经元第21-22页
    2.1.2 神经网络模型第22-24页
    2.1.3 前馈反向传播算法第24-25页
  2.2 常见深度学习模型第25-30页
    2.2.1 卷积神经网络(CNNs)第27-28页
    2.2.2 玻尔兹曼机(BM)第28-30页
  2.3 玻尔兹曼机衍生模型第30-39页
    2.3.1 限制玻尔兹曼机(RBM)第30-34页
    2.3.2 深度信念网络(DBN)第34-35页
    2.3.3 卷积限制玻尔兹曼机(Convolutional RBM)第35-37页
    2.3.4 高斯玻尔兹曼机(Gaussian-RBM)第37-38页
    2.3.5 单一门限的玻尔兹曼机(Gated-RBM)第38-39页
  2.4 本章小结第39-40页
3 卷积门限玻尔兹曼机第40-45页
  3.1 门限玻尔兹曼机结构第40-43页
    3.1.1 玻尔兹曼机模型总结第40-41页
    3.1.2 门限玻尔兹曼机模型结构第41-42页
    3.1.3 卷积门限玻尔兹曼机模型结构第42-43页
  3.2 门限玻尔兹曼机模型参数调整第43-44页
  3.3 本章小结第44-45页
4 实验仿真及结果分析第45-55页
  4.1 实验仿真第45-49页
    4.1.1 训练效果第45-47页
    4.1.2 去噪实验效果第47-49页
  4.2 识别实验第49-53页
    4.2.1 Yale人脸数据库第49-51页
    4.2.2 AR人脸数据库第51-52页
    4.2.3 Yale Extended B人脸数据库第52-53页
  4.3 调节参数总结第53-54页
  4.4 本章小结第54-55页
5 总结与展望第55-57页
  5.1 总结第55页
  5.2 展望第55-57页
参考文献第57-61页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第61-63页
学位论文数据集第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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