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基于深度学习的人脸识别
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基于深度学习的人脸识别
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-20页
　　· 人脸识别技术及其意义第9-12页
　　· 人脸识别技术的难点第12-13页
　　· 人脸识别技术常用方法及其研究现状第13-18页
　　　　· 传统人脸识别方法第13-15页
　　　　· 深度学习在人脸识别中的应用第15-17页
　　　　· 人脸识别的研究现状第17-18页
　　· 本文主要的研究内容第18-20页
　　　　· 本文主要的研究内容第18-19页
　　　　· 本文的章节安排第19-20页
2 深度学习的基本理论第20-31页
　　· 无监督的深层网络第20-25页
　　　　· 单层无监督特征提取方法第20-24页
　　　　· 深层无监督特征提取方法第24-25页
　　· 深层卷积神经网络第25-30页
　　　　· CNN网络的特点第26-27页
　　　　· CNN网络的正向传播第27-28页
　　　　· CNN网络的反向传播第28-30页
　　· 本章小结第30-31页
3 基于深度学习与融入梯度信息的人脸姿态估测第31-40页
　　· 引言第31-32页
　　· 人脸姿态估测常用方法第32-34页
　　· 深度信念网络的实施第34-35页
　　　　· 深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)第34页
　　　　· Softmax分类器第34-35页
　　· 基于DBN网络与融入梯度信息的人脸姿态分类方法第35-39页
　　　　· 输入数据归一化第35-36页
　　　　· DBN网络结构第36-37页
　　　　· 实验测试结果及其分析第37-39页
　　· 本章小结第39-40页
4 基于多特征多网络的深层人脸特征提取方法第40-50页
　　· 引言第40-41页
　　· 人脸特征描述方法第41-44页
　　　　· 灰度特征或RGB特征描述第41页
　　　　· LBP特征描述第41-43页
　　　　· 梯度特征描述第43-44页
　　· 基于多特征多网络的深层人脸特征提取方法第44-49页
　　　　· 深层特征提取方案及其具体实施第44-46页
　　　　· 实验测试结果及其分析第46-49页
　　· 本章小结第49-50页
5 一种减小类内特征波动范围的CNN网络微调方法第50-55页
　　· 引言第50-51页
　　· 减小类内特征波动范围的CNN微调算法第51页
　　· 微调算法性能的实验验证第51-54页
　　　　· 实验中所使用的CNN网络结构第52-53页
　　　　· 实验测试结果及其分析第53-54页
　　· 本章小结第54-55页
结语第55-57页
参考文献第57-62页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第62-63页
致谢第63-64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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