基于深层结构学习的视频人脸识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题来源及研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 本课题主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 深度结构神经网络概述 | 第14-26页 |
| 2.1 深度结构神经网络原理 | 第14-15页 |
| 2.2 DBN 深度神经网络 | 第15-19页 |
| 2.2.1 BP 神经网络概述 | 第15-16页 |
| 2.2.2 DBN 神经网络概述 | 第16-19页 |
| 2.3 DBM 深度神经网络 | 第19-25页 |
| 2.3.1 DBM 神经网络概述 | 第19-24页 |
| 2.3.2 RBM 神经网络分类概述 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于深度结构的视频人脸识别方法 | 第26-42页 |
| 3.1 基于肤色和动态阈值的人脸分割方法 | 第26-30页 |
| 3.2 基于 DBN 的视频人脸识别方法 | 第30-32页 |
| 3.2.1 DBN 人脸特征提取方法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 DBN 视频人脸识别网络的构建 | 第31-32页 |
| 3.3 基于 MLP 的视频人脸识别方法 | 第32-39页 |
| 3.3.1 MLP 人脸特征提取方法 | 第32-35页 |
| 3.3.2 深度 MLP 设计模型 | 第35-37页 |
| 3.3.3 MLP 视频人脸识别网络的构建 | 第37-39页 |
| 3.4 基于 DBM 的视频人脸识别方法 | 第39-41页 |
| 3.4.1 DBM 人脸特征提取方法 | 第39-40页 |
| 3.4.2 DBM 和 RBM 人脸识别网络构建 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 深度学习实验和分析 | 第42-58页 |
| 4.1 深度学习实验结果 | 第42-57页 |
| 4.1.1 DBN 特征提取和 BP 分类 | 第43-50页 |
| 4.1.2 MLP 特征提取和 BP 分类 | 第50-54页 |
| 4.1.3 BP 特征提取和分类 | 第54-55页 |
| 4.1.4 DBM 特征提取和 RBM 分类 | 第55-57页 |
| 4.2 实验对比总结 | 第57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
