非约束场景下的人脸关键点检测算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-14页 |
| 1.3 研究目标及所做的工作 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 基于生成式对抗网络的人脸关键点检测 | 第16-28页 |
| 2.1 基于GAN的原始检测模型 | 第16-17页 |
| 2.2 改进的GAN检测模型框架 | 第17-20页 |
| 2.3 模型设计及网络结构 | 第20-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 3 用于人脸关键点检测的在线难分样例挖掘 | 第28-37页 |
| 3.1 基于回归的人脸关键点检测算法 | 第28-30页 |
| 3.2 在线难分样例挖掘算法 | 第30-33页 |
| 3.3 数据增强子过程 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 实验结果与分析 | 第37-50页 |
| 4.1 数据集介绍 | 第37-38页 |
| 4.2 实验环境 | 第38页 |
| 4.3 性能指标 | 第38-39页 |
| 4.4 实验分析 | 第39-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 全文总结 | 第50页 |
| 5.2 存在的问题 | 第50-51页 |
| 5.3 研究展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
