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基于集成学习的人脸识别研究

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基于集成学习的人脸识别研究
论文目录
 
致谢第1-10页
摘要第10-12页
ABSTRACT第12-21页
第一章 绪论第21-31页
  1.1 研究背景与意义第21-22页
    1.1.1 研究背景第21-22页
    1.1.2 研究意义第22页
  1.2 国内外研究现状第22-28页
    1.2.1 人脸识别的国内外研究现状第22-26页
    1.2.2 集成学习的国内外研究现状第26-27页
    1.2.3 基于集成学习的人脸识别研究现状第27-28页
  1.3 课题来源及主要研究内容第28-31页
    1.3.1 课题来源第28页
    1.3.2 论文主要研究内容第28-29页
    1.3.3 论文结构和章节安排第29-31页
第二章 人脸识别和集成学习的相关基础理论概述第31-53页
  2.1 人脸识别的相关基础理论第31-40页
    2.1.1 人脸识别框架第31-32页
    2.1.2 人脸识别技术发展过程第32-33页
    2.1.3 传统的人脸识别方法第33-36页
    2.1.4 基于深度学习的人脸识别方法第36-37页
    2.1.5 常用人脸库介绍第37-40页
  2.2 集成学习的相关基础理论第40-51页
    2.2.1 集成学习简介第40-41页
    2.2.2 集成学习的理论分析第41-42页
    2.2.3 集成学习的作用第42-43页
    2.2.4 集成学习的整体框架第43-44页
    2.2.5 不同信息层次上的多分类器集成方法第44-49页
    2.2.6 集成学习分类系统的结构第49-51页
  2.3 本章小结第51-53页
第三章 基于局部均值模式和等级分数融合决策的人脸识别第53-73页
  3.1 引言第53-54页
  3.2 局部二值模式及其改进第54-58页
  3.3 局部均值模式第58-62页
    3.3.1 基本的LMP第58-60页
    3.3.2 旋转不变LMP第60-61页
    3.3.3 统一LMP第61-62页
    3.3.4 LMP算子在人脸识别中的应用第62页
  3.4 对称局部图结构描述子第62-64页
  3.5 基于BP神经网络的分类器构造第64-65页
  3.6 基于等级分数融合决策的人脸识别第65-67页
  3.7 实验结果及分析第67-72页
  3.8 本章小结第72-73页
第四章 基于整体-局部双加权集成的人脸识别第73-83页
  4.1 引言第73页
  4.2 子图像集的构造第73-74页
  4.3 云模型概述第74-76页
    4.3.1 云的基本概念第74-75页
    4.3.2 云的数字特征第75页
    4.3.3 云发生器第75-76页
  4.4 基于云模型的权值求取第76-78页
  4.5 基于整体-局部双加权集成的人脸识别第78-79页
  4.6 实验结果及分析第79-82页
  4.7 本章小结第82-83页
第五章 基于可靠度和可分度动态加权集成的人脸识别第83-99页
  5.1 引言第83页
  5.2 分类器的可靠度第83-86页
  5.3 分类器的可分度第86-88页
    5.3.1 离散度的计算第86页
    5.3.2 可分度的计算第86-88页
  5.4 基于可靠度和可分度的动态加权集成第88-90页
  5.5 实验结果与分析第90-97页
  5.6 本章小结第97-99页
第六章 基于深度协同训练与集成决策的人脸识别第99-125页
  6.1 引言第99-100页
  6.2 卷积神经网络第100-105页
    6.2.1 卷积神经网络的一般结构第100-103页
    6.2.2 卷积神经网络的结构特点第103-105页
    6.2.3 卷积神经网络模型的训练第105页
  6.3 半监督学习及协同训练策略第105-114页
    6.3.1 半监督学习第105-106页
    6.3.2 半监督学习的主要方法第106-112页
    6.3.3 协同训练策略Tri-training第112-114页
  6.4 基于深度协同训练和集成决策的人脸识别算法第114-118页
    6.4.1 Tri-training协同训练的优化更新第114-115页
    6.4.2 协同训练分类器的集成第115-117页
    6.4.3 算法描述第117-118页
  6.5 实验结果及分析第118-123页
    6.5.1 实验设置第118-120页
    6.5.2 实验结果与分析第120-123页
  6.6 本章小结第123-125页
第七章 总结及展望第125-127页
  7.1 主要工作总结第125-126页
  7.2 研究展望第126-127页
参考文献第127-137页
攻读博士学位期间的学术活动及成果情况第137-139页

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