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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,
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。
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