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基于深度学习的非受控场景下人耳检测和识别
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基于深度学习的非受控场景下人耳检测和识别
论文目录
致谢
第1-5页
摘要
第5-7页
Abstract
第7-11页
1 引言
第11-19页
1.1 课题来源
第11页
1.2 研究的目的及意义
第11-16页
1.3 论文主要工作
第16-17页
1.4 论文的创新点
第17页
1.5 本文的组织结构
第17-19页
2 文献综述
第19-38页
2.1 二维人耳检测综述
第19-24页
2.2 二维人耳识别综述
第24-30页
2.3 深度学习理论与应用
第30-37页
2.3.1 深度学习的概念
第30-33页
2.3.2 卷积神经网络
第33-37页
2.4 本章小结
第37-38页
3 构建非受控场景大规模人耳数据库
第38-46页
3.1 USTB-WebEar数据库
第38-40页
3.2 USTB-Helloear数据库
第40-45页
3.3 本章小结
第45-46页
4 基于多尺度Faster R-CNN的人耳检测算法的研究
第46-61页
4.1 多尺度Faster R-CNN算法
第48-51页
4.2 实验结果与分析
第51-55页
4.3 非受控场景的鲁棒性
第55-58页
4.3.1 对遮挡的鲁棒性
第55-56页
4.3.2 对姿态变化的鲁棒性
第56-58页
4.3.3 对其他非受控干扰的鲁棒性
第58页
4.4 对比试验
第58-59页
4.5 本章小结
第59-61页
5 人耳认证和识别CNN网络VGG-Ear的设计
第61-84页
5.1 基于迁移学习的人耳CNN网络
第62-65页
5.2 基于SPP层的网络改进
第65-67页
5.3 基于Center loss的网络改进
第67-68页
5.4 基于多尺度的网络改进
第68-70页
5.5 实验结果与分析
第70-83页
5.5.1 人耳认证实验测试集及实验基本设定
第71-73页
5.5.2 人耳认证实验结果与对比
第73-79页
5.5.3 在其他数据库上人耳识别实验对比
第79-83页
5.6 本章小结
第83-84页
6 基于人耳关键点检测算法的人耳标准化研究
第84-106页
6.1 关键点检测算法
第85-89页
6.2 人耳关键关键点检测算法
第89-96页
6.2.1 人耳关键点的定义
第89-93页
6.2.2 级联网络结构设计
第93-96页
6.3 基于人耳关键点的人耳对齐及标准化处理
第96-97页
6.4 实验结果与分析
第97-105页
6.4.1 人耳关键点定位和标准化结果
第98-102页
6.4.2 人耳认证实验结果对比
第102-103页
6.4.3 在其他数据库上人耳识别实验对比
第103-105页
6.5 本章小结
第105-106页
7 结论
第106-109页
7.1 研究内容总结
第106-108页
7.2 未来工作展望
第108-109页
参考文献
第109-120页
作者简历及在学研究成果
第120-124页
学位论文数据集
第124页
本篇论文共
124
页,
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