| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 基于级联结构的方法 | 第13页 |
| 1.2.2 基于可形变部件模型的方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于模板的方法 | 第14页 |
| 1.2.4 基于深度学习的方法 | 第14-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文相关数据集 | 第18-19页 |
| 1.5 论文组织架构 | 第19页 |
| 1.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 深度卷积神经网络基础 | 第20-36页 |
| 2.1 人工神经网络 | 第20-21页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第21-27页 |
| 2.2.1 卷积层 | 第21-24页 |
| 2.2.2 池化层 | 第24-26页 |
| 2.2.3 全连接层 | 第26页 |
| 2.2.4 批量归一化层 | 第26-27页 |
| 2.3 常用优化算法 | 第27-30页 |
| 2.3.1 随机梯度下降算法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 动量优化算法 | 第28-29页 |
| 2.3.3 RMSprop优化算法 | 第29页 |
| 2.3.4 Adam优化算法 | 第29-30页 |
| 2.4 相关技术 | 第30-34页 |
| 2.4.1 残差网络 | 第30-32页 |
| 2.4.2 金字塔池化模块 | 第32页 |
| 2.4.3 双线性插值 | 第32-33页 |
| 2.4.4 Softmax分类器 | 第33-34页 |
| 2.5 开发库 | 第34-35页 |
| 2.5.1 Theano | 第34页 |
| 2.5.2 Caffe | 第34页 |
| 2.5.3 Tensorflow | 第34-35页 |
| 2.6 本章总结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于深度卷积神经网络的人脸检测级联算法 | 第36-49页 |
| 3.1 算法流程总览 | 第36-37页 |
| 3.2 检测网络Detection-Net | 第37-41页 |
| 3.2.1 D-Net模型结构 | 第37-38页 |
| 3.2.2 D-Net实现细节 | 第38-41页 |
| 3.3 形状适应性非极大值抑制 | 第41-42页 |
| 3.3.1 非极大值抑制算法思想 | 第41页 |
| 3.3.2 形状适应性非极大值抑制 | 第41-42页 |
| 3.4 迭代式候选框调整 | 第42-45页 |
| 3.4.1 偏移模式定义 | 第43页 |
| 3.4.2 A-Net结构 | 第43-44页 |
| 3.4.3 A-Net损失函数 | 第44页 |
| 3.4.4 迭代式候选框调整方法 | 第44-45页 |
| 3.5 多任务人脸分割网络Segmentation-Net | 第45-48页 |
| 3.5.1 S-Net结构 | 第45-47页 |
| 3.5.2 S-Net训练方式 | 第47页 |
| 3.5.3 S-Net损失函数 | 第47-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第49-67页 |
| 4.1 实验基础 | 第49-52页 |
| 4.1.1 训练集 | 第49-50页 |
| 4.1.2 测试集与评估标准 | 第50-51页 |
| 4.1.3 预处理 | 第51-52页 |
| 4.1.4 实验环境 | 第52页 |
| 4.1.5 模型训练 | 第52页 |
| 4.2 强化训练数据对算法的影响 | 第52-54页 |
| 4.3 候选框调整迭代次数对算法的影响 | 第54-56页 |
| 4.4 引入分割任务对实验结果的影响 | 第56-58页 |
| 4.4.1 探究利用人脸分割信息修正候选框的效果 | 第56页 |
| 4.4.2 探究S-Net中多任务联合训练的效果 | 第56-58页 |
| 4.5 与DDFD等对比算法的比较 | 第58-60页 |
| 4.5.1 AFW测试集实验结果 | 第58-59页 |
| 4.5.2 FDDB测试集实验结果 | 第59-60页 |
| 4.5.3 实验结果分析 | 第60页 |
| 4.6 与其他人脸检测算法的比较 | 第60-65页 |
| 4.6.1 AFW测试集实验结果 | 第61-62页 |
| 4.6.2 FDDB测试集实验结果 | 第62-64页 |
| 4.6.3 实验结果分析 | 第64-65页 |
| 4.7 迭代式候选框调整方法的适用性探究 | 第65-66页 |
| 4.8 本章总结 | 第66-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附件 | 第77页 |