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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,点击这进入下载页面
 
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