基于深度学习的人脸识别算法研究

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基于深度学习的人脸识别算法研究

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基于深度学习的人脸识别算法研究

论文目录
摘要	第4-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-15页
1.1 课题的研究背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.3 本文的主要研究内容	第12-13页
1.4 本文的章节安排	第13-14页
1.5 本章小结	第14-15页
2 深度学习概述及PCA人脸特征提取	第15-27页
2.1 深度学习概述	第15-22页
2.1.1 深度学习的发展	第15-16页
2.1.2 深度学习的原理	第16-18页
2.1.3 深度学习的工作方式	第18-21页
2.1.4 深度学习的应用	第21-22页
2.2 基于PCA的人脸特征提取	第22-26页
2.2.1 PCA算法原理	第22-24页
2.2.2 PCA人脸特征提取	第24-26页
2.3 本章小结	第26-27页
3 基于PCA和GA改进的BP神经网络的人脸识别	第27-41页
3.1 遗传算法	第27-28页
3.2 BP神经网络	第28-32页
3.3 基于PCA-GA-BP的人脸识别算法	第32-36页
3.3.1 BP神经网络优化的可行性分析	第32页
3.3.2 网络参数设定	第32-34页
3.3.3 网络训练	第34-36页
3.4 实验结果及分析	第36-40页
3.5 本章小结	第40-41页
4 基于PCA和GA改进的DBNs网络的人脸识别	第41-56页
4.1 受限玻尔兹曼机	第41-43页
4.2 深度信念网络	第43-45页
4.3 基于PCA-GA-DBNs的人脸识别算法	第45-52页
4.3.1 网络参数设定	第45-46页
4.3.2 网络训练及微调	第46-49页
4.3.3 分类器的构造	第49-52页
4.4 实验结果及分析	第52-55页
4.5 本章小结	第55-56页
5 基于PCA和SAGA改进的DBNs网络的人脸识别	第56-64页
5.1 模拟退火算法	第56-57页
5.2 基于PCA-SAGA-DBNs的人脸识别算法	第57-60页
5.2.1 网络参数设定	第57-58页
5.2.2 网络训练及微调	第58-60页
5.3 实验结果及分析	第60-61页
5.4 三种改进算法的比较	第61-63页
5.5 本章小结	第63-64页
总结与展望	第64-65页
致谢	第65-66页
参考文献	第66-69页
攻读硕士期间的研究成果	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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