基于对抗学习的耦合人脸表示分析

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基于对抗学习的耦合人脸表示分析

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基于对抗学习的耦合人脸表示分析

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第一章绪论	第11-19页
1.1 课题研究背景及意义	第11-12页
1.2 课题研究现状	第12-16页
1.2.1 多姿态人脸识别的研究现状	第12-14页
1.2.2 单样本人脸识别的研究现状	第14-16页
1.3 本文主要工作与内容安排	第16-19页
第二章相关工作与关键技术	第19-29页
2.1 相关工作分析	第19-23页
2.1.1 一般人脸识别的方法	第19-20页
2.1.2 非平衡数据下的人脸识别	第20-21页
2.1.3 多姿态人脸合成	第21-22页
2.1.4 人脸表示学习	第22-23页
2.2 关键技术	第23-29页
2.2.1 卷积神经网络	第23-24页
2.2.2 人脸检测与对齐	第24-25页
2.2.3 对抗生成网络	第25-29页
第三章基于对抗生成网络的人脸姿态变换模型	第29-41页
3.1 身份与非身份信息编码	第29-31页
3.2 交换生成法	第31-32页
3.3 基于对抗生成网络的特征提取与解析	第32-34页
3.4 目标函数	第34-35页
3.5 对比实验	第35-39页
3.5.1 实验设置	第36页
3.5.2 多姿态人脸识别实验	第36-38页
3.5.3 多姿态人脸图像合成实验	第38-39页
3.6 本章总结	第39-41页
第四章基于对抗学习的耦合人脸表示模型	第41-59页
4.1 深度网络中间层特征分析	第42-44页
4.2 方案设计	第44-50页
4.2.1 符号和术语	第44-45页
4.2.2 整体架构	第45-46页
4.2.3 基本模块	第46页
4.2.4 耦合模块	第46-49页
4.2.5 训练方法	第49-50页
4.3 对比实验	第50-58页
4.3.1 实验设置	第50页
4.3.2 人脸身份互换实验	第50-51页
4.3.3 针对耦合人脸表示的分析实验	第51-53页
4.3.4 单样本人脸识别实验	第53-58页
4.4 本章总结	第58-59页
第五章结论	第59-61页
5.1 工作总结	第59页
5.2 不足与展望	第59-61页
参考文献	第61-65页
致谢	第65-67页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第67页
会议论文	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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