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基于深度学习的暴力检测及人脸识别方法研究

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基于深度学习的暴力检测及人脸识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-17页
第1章 绪论第17-23页
  · 研究背景及意义第17-18页
  · 关键问题第18-19页
  · 本文主要工作及创新点第19-21页
  · 本文组织与结构第21-23页
第2章 相关技术第23-45页
  · 智能视频分析方法第23-25页
  · 深度学习方法第25-32页
    · 深度学习的发展历史第25-26页
    · 深度与学习第26-27页
    · 常用模型结构第27-32页
  · 暴力检测方法第32-34页
  · 人脸识别方法第34-40页
    · 单样本人脸识别第36-38页
    · 低分辨率人脸识别第38-40页
  · 分布式计算方法第40-45页
    · 深度学习分布式训练第40-42页
    · 海云协同第42-45页
第3章 基于三维卷积的暴力检测方法第45-57页
  · 问题描述第45-46页
  · 基于三维卷积的深度网络模型第46-50页
    · 3D卷积与时空特征第46-47页
    · 卷积神经网络模型第47-50页
  · 实验结果与分析第50-54页
    · 实验设置第50-51页
    · 3DConvNet模型实验第51-53页
    · D3DConvNet模型实验第53-54页
  · 本章小结第54-57页
第4章 基于KPCANet的单样本人脸识别方法第57-71页
  · 问题描述第57-58页
  · 基于KPCANet的单样本人脸识别方法第58-64页
    · 系统框架与算法流程第59页
    · 主成分分析及核方法第59-60页
    · KPCANet网络模型第60-62页
    · 加权二阶段投票方法第62-64页
  · 实验结果与分析第64-70页
    · 实验设置第64页
    · AR数据集上实验第64-67页
    · Extended Yale B数据集上实验第67-68页
    · FERET数据集上实验第68-69页
    · LFW数据集上实验第69-70页
  · 本章小结第70-71页
第5章 基于CNN的低分辨率人脸识别方法第71-85页
  · 问题描述第71-72页
  · 基于多尺度输入的CNN深度网络结构第72-79页
    · 系统流程第73页
    · 模型结构第73-74页
    · 训练方法第74-75页
    · 实验结果与分析第75-79页
  · 基于CNN和SPP的深度网络结构第79-83页
    · 系统流程第79-80页
    · 模型结构第80-81页
    · 训练方法第81页
    · 实验结果与分析第81-83页
  · 本章小结第83-85页
第6章 基于海云协同的深度学习方法第85-97页
  · 问题描述第85-86页
  · 基于海云协同的深度学习方法第86-90页
    · 系统架构第86-87页
    · 深层模型架构第87-89页
    · 训练方法第89-90页
  · 实验结果与分析第90-95页
    · 实验设置第90页
    · MNIST验第90-93页
    · Cifar-10实验第93-94页
    · LFW实验第94-95页
  · 本章小结第95-97页
第7章 总结与展望第97-101页
  · 论文工作总结第97-99页
  · 研究工作展望第99-101页
参考文献第101-113页
致谢第113-115页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第115-116页

本篇论文共116页,点击这进入下载页面
 
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