基于深度哈希学习的人脸快速检索算法研究和实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本论文主要贡献和创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第15页 |
| 1.5 本章小节 | 第15-16页 |
| 第二章 图像检索相关技术介绍 | 第16-35页 |
| 2.1 图像检索技术 | 第16-20页 |
| 2.1.1 图像特征表达 | 第16-18页 |
| 2.1.2 特征相似度度量 | 第18-20页 |
| 2.2 人脸检索算法介绍 | 第20-21页 |
| 2.2.1 传统人脸检索算法 | 第20页 |
| 2.2.2 深度人脸检索算法 | 第20-21页 |
| 2.3 深度学习相关技术 | 第21-29页 |
| 2.3.1 前向传播 | 第21-27页 |
| 2.3.2 网络优化函数 | 第27页 |
| 2.3.3 反向传播算法 | 第27-29页 |
| 2.4 图像哈希学习相关技术 | 第29-34页 |
| 2.4.1 数据无关的方法 | 第29-30页 |
| 2.4.2 数据依赖方法 | 第30-32页 |
| 2.4.3 深度哈希算法 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 人脸哈希检索算法设计 | 第35-47页 |
| 3.1 人脸检测和对齐算法 | 第35-37页 |
| 3.2 人脸哈希算法设计 | 第37-44页 |
| 3.2.1 人脸哈希网络设计 | 第37-41页 |
| 3.2.2 人脸哈希损失函数的设计 | 第41-44页 |
| 3.3 人脸检索整体算法设计 | 第44-45页 |
| 3.4 人脸检索算法优化 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 人脸检索算法实验分析 | 第47-54页 |
| 4.1 数据集介绍 | 第47页 |
| 4.2 大规模人脸检索评价指标 | 第47-48页 |
| 4.3 网络训练过程 | 第48-49页 |
| 4.4 和当前哈希方法的实验对比 | 第49-51页 |
| 4.5 二次优化检索性能对比 | 第51页 |
| 4.6 多重目标优化函数组合系数的选取 | 第51-52页 |
| 4.7 哈希层数据可视化 | 第52-53页 |
| 4.8 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结和展望 | 第54-57页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第54-55页 |
| 5.2 未来的展望 | 第55-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60-61页 |
| 附录1:缩略语 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第62页 |
