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基于深度学习的人脸识别问题研究

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基于深度学习的人脸识别问题研究
论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
  1.1 研究背景和意义第10-12页
    1.1.1 研究背景第10页
    1.1.2 研究意义第10-12页
  1.2 深度学习研究概况第12-13页
  1.3 人脸识别技术概况第13-16页
    1.3.1 国内外研究现状第13-15页
    1.3.2 主要存在的困难第15-16页
  1.4 论文主要研究内容和章节安排第16-18页
第二章 浅层神经网络和深度神经网络第18-30页
  2.1 人工神经网络第18-19页
    2.1.1 神经网络的定义和基本结构第18-19页
    2.1.2 神经网络学习算法第19页
  2.2 BP神经网络第19-22页
    2.2.1 BP神经网络模型第20页
    2.2.2 BP算法第20-21页
    2.2.3 BP算法的优劣第21-22页
  2.3 深度信念网络第22-25页
    2.3.1 受限玻尔兹曼机RBM第23-24页
    2.3.2 训练RBM第24-25页
    2.3.3 训练DBN第25页
  2.4 卷积神经网络第25-28页
    2.4.1 卷积神经网络结构第26页
    2.4.2 局部感受、权值共享和池化第26-27页
    2.4.3 训练CNN第27页
    2.4.4 卷积神经网络的优点第27-28页
  2.5 softmax分类器第28-29页
  2.6 本章小结第29-30页
第三章 基于深度信念网络的人脸识别第30-38页
  3.1 网络模型第30-31页
  3.2 网络训练算法第31页
  3.3 人脸识别过程第31-33页
  3.4 实验结果与分析第33-37页
    3.4.1 人脸数据库第33页
    3.4.2 探究不同隐层数量网络性能第33-34页
    3.4.3 探究不同隐层节点数网络性能第34-35页
    3.4.4 效果比较第35-37页
  3.5 本章小结第37-38页
第四章 基于卷积神经网络的人脸识别第38-49页
  4.1 网络模型第38-40页
  4.2 人脸识别过程第40-41页
  4.3 池化采样第41-42页
  4.4 实验结果与分析第42-48页
    4.4.1 LFW人脸数据库第42页
    4.4.2 卷积核大小对网络性能的影响第42-44页
    4.4.3 不同池化方法对网络的影响第44-45页
    4.4.4 性能比较第45-48页
  4.5 本章小结第48-49页
第五章 基于卷积神经网络和受限玻尔兹曼机的人脸识别第49-56页
  5.1 网络模型第49-50页
  5.2 人脸识别过程第50-52页
    5.2.1 卷积层梯度计算第52页
    5.2.2 池化层梯度计算第52页
  5.3 输出层标签设置第52-53页
  5.4 实验结果与分析第53-55页
  5.5 本章小结第55-56页
第六章 结束语第56-58页
  6.1 论文总结第56-57页
  6.2 未来展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-63页
附录第63页

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