多角度人脸识别的深度学习方法研究

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多角度人脸识别的深度学习方法研究

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多角度人脸识别的深度学习方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-15页
· 研究背景	第9-10页
· 研究现状分析	第10-12页
· 研究目的及意义	第12页
· 本文的组织结构	第12-15页
第2章多角度人脸识别方法综述	第15-29页
· 多角度人脸识别流程	第15-17页
· 人脸识别主要方法	第17-23页
· 基于几何特征的人脸识别方法	第17-18页
· 特征脸方法	第18-19页
· 基于线性判别分析的人脸识别方法	第19-22页
· 基于神经网络的人脸识别方法	第22-23页
· 自编码器模型	第23-27页
· 常用人脸数据库介绍	第27-28页
· 本章小结	第28-29页
第3章基于自编码器人脸图像的旋转模型设计	第29-39页
· 基于自编码器的人脸图像旋转模型	第29-31页
· 基于自编码器的人脸图像旋转模型训练与测试	第31-37页
· 人脸图像预处理	第31-32页
· 构建自编码器网络	第32-33页
· 自编码器权重初始化	第33-35页
· 反向传播算法调整自编码器的参数	第35-37页
· 自编码器模型的测试	第37页
· 本章小结	第37-39页
第4章面向多角度的人脸识别方法	第39-45页
· 相关介绍	第39-40页
· 传统识别方法的缺陷	第39页
· 基于自编码器的人脸识别	第39-40页
· 多角度人脸的识别	第40-44页
· 人脸图像预处理	第40页
· 使用LDA进行人脸识别	第40-42页
· 基于自编码器的人脸识别	第42-43页
· 使用中间显性特征进行识别	第43-44页
· 本章小结	第44-45页
第5章实验结果及分析	第45-51页
· 人脸图像旋转实验与分析	第45-47页
· 实验数据库及环境	第45页
· 实验结果及分析	第45-47页
· 人脸识别实验	第47-49页
· 人脸识别结果	第47页
· 训练时间对结果的影响	第47-48页
· 参数对实验结果的影响	第48-49页
· 本章小结	第49-51页
结论	第51-53页
参考文献	第53-57页
在学期间公开发表论文及科研情况	第57-59页
致谢	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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