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表情不变的三维人脸识别

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表情不变的三维人脸识别
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-10页
注释表第10-11页
第一章 绪论第11-22页
  1.1 选题背景及意义第11-13页
  1.2 常用三维人脸数据库第13-15页
  1.3 国内外研究现状第15-20页
  1.4 论文主要工作第20页
  1.5 内容安排第20-22页
第二章 表情变化下稳健的三维人脸特征模型第22-34页
  2.1 三维人脸数据预处理第22-26页
    2.1.1 平滑去噪第22-24页
    2.1.2 人脸对齐第24-26页
  2.2 三维人脸特征模型第26-27页
  2.3 三维人脸GABOR邻域特征第27-29页
    2.3.1 Gabor滤波原理第28-29页
    2.3.2 三维人脸特征点邻域特征第29页
  2.4 测地线特征第29-33页
    2.4.1 测地线定义第29-31页
    2.4.2 三维人脸曲面上的测地线距离计算第31-33页
  2.5 本章小结第33-34页
第三章 基于弹性模型的三维人脸识别第34-44页
  3.1 弹性图模型匹配原理第34-35页
  3.2 基于弹性匹配的三维人脸识别第35-36页
  3.3 实验结果与分析第36-43页
    3.3.1 参数选择第36-41页
    3.3.2 不同算法对比分析第41-43页
  3.4 本章小结第43-44页
第四章 基于卷积神经网络的三维人脸识别第44-59页
  4.1 深度学习概述第44-46页
  4.2 卷积神经网络基本原理第46-50页
    4.2.1 局部连接第47页
    4.2.2 权值共享第47页
    4.2.3 池化采样第47-48页
    4.2.4 权值更新第48-50页
  4.3 基于卷积神经网络的三维人脸识别第50-53页
    4.3.1 数据预处理第50页
    4.3.2 卷积神经网络结构设计第50-51页
    4.3.3 激活函数的选择第51-53页
  4.4 实验结果与分析第53-58页
    4.4.1 网络层数第54页
    4.4.2 学习率第54-55页
    4.4.3 批训练量第55-56页
    4.4.4 迭代周期第56-57页
    4.4.5 算法对比第57-58页
  4.5 本章小结第58-59页
第五章 总结与展望第59-62页
  5.1 课题完成工作第59-60页
  5.2 存在问题与研究展望第60-62页
参考文献第62-67页
致谢第67-68页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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