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基于深度学习的人脸识别技术研究

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基于深度学习的人脸识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6页
1 绪论第9-18页
    1.1 研究意义与背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 传统人脸识别方法第11-12页
        1.2.2 基于深度学习的人脸识别发展现状第12-14页
    1.3 人脸数据集简介第14-16页
        1.3.1 本文使用的人脸训练数据集第15页
        1.3.2 本文使用的人脸测试数据集第15-16页
    1.4 本文工作与章节安排第16-18页
2 人脸图像预处理第18-27页
    2.1 人脸检测第18-20页
    2.2 基于Caffe框架的模型训练第20-24页
    2.3 人脸对齐第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
3 基于多种损失函数的人脸识别模型第27-42页
    3.1 人脸识别第27页
    3.2 损失函数设计第27-40页
        3.2.1 基于欧式空间的损失函数第27-31页
        3.2.2 基于角度空间的损失函数第31-40页
    3.3 实验分析与对比第40-41页
        3.3.1 实验环境设定第40页
        3.3.2 实验结果与分析第40-41页
    3.4 本章小结第41-42页
4 基于GAN网络的人脸深度修复第42-54页
    4.1 GAN网络介绍第44-47页
    4.2 网络结构设计第47-51页
        4.2.1 损失函数设计第48页
        4.2.2 生成器网络结构设计第48-51页
    4.3 实验结果和分析第51-53页
    4.4 本章小结第53-54页
5 工程应用中人脸模型的优化与加速第54-69页
    5.1 基于Caffe的网络结构优化以及加速第54-58页
        5.1.1 激活函数优化第55-56页
        5.1.2 BN层优化第56-57页
        5.1.3 深度可分离卷积优化第57-58页
    5.2 模型压缩以及加速第58-68页
        5.2.1 MobileNet及其改进型第59-62页
        5.2.2 ShuffleNet及其改进型第62-67页
        5.2.3 轻量级网络实验分析与对比第67-68页
    5.3 本章小结第68-69页
6 人脸识别模型性能提升方法的探索第69-74页
    6.1 DSD训练法第69-72页
        6.1.1 基本原理介绍以及实现第69-71页
        6.1.2 实验环境设定与分析第71-72页
    6.2 基于Triplet Loss的模型精调第72-73页
    6.3 本章小结第73-74页
7 总结和展望第74-76页
    7.1 本文工作总结第74页
    7.2 未来工作展望第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-80页

本篇论文共80页,点击这进入下载页面
 
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