摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
1 绪论 | 第9-16页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
1.2.1 人脸对齐 | 第10-12页 |
1.2.2 稀疏表征与哈希方法 | 第12-13页 |
1.3 本文的主要工作 | 第13-14页 |
1.4 本文的章节安排 | 第14-16页 |
2 级联回归与人脸对齐 | 第16-26页 |
2.1 引言 | 第16-17页 |
2.2 级联回归模型 | 第17-19页 |
2.3 基于级联回归的人脸对齐算法 | 第19-23页 |
2.3.1 二级级联回归器 | 第19-20页 |
2.3.2 显式的形状索引特征 | 第20-21页 |
2.3.3 随机森林回归 | 第21页 |
2.3.4 局部二值特征获取 | 第21-23页 |
2.3.5 全局回归 | 第23页 |
2.4 实验 | 第23-25页 |
2.4.1 带有标注特征点的人脸数据集 | 第23-24页 |
2.4.2 参数设置与误差分析 | 第24页 |
2.4.3 对比实验 | 第24-25页 |
2.5 本章小结 | 第25-26页 |
3 哈希表征与字典学习 | 第26-36页 |
3.1 引言 | 第26页 |
3.2 哈希方法 | 第26-28页 |
3.2.1 局部敏感哈希 | 第26-27页 |
3.2.2 迭代量化 | 第27-28页 |
3.3 哈希表征的字典学习 | 第28-29页 |
3.4 优化求解 | 第29-31页 |
3.5 实验 | 第31-35页 |
3.5.1 在MNIST数据集上的实验 | 第31-34页 |
3.5.2 在COIL-100和CIFAR-10数据集上的实验 | 第34-35页 |
3.6 本章小结 | 第35-36页 |
4 组稀疏编码与人脸分类 | 第36-43页 |
4.1 引言 | 第36页 |
4.2 基于混合范数的仿射约束组稀疏编码算法 | 第36-41页 |
4.2.1 稀疏编码框架 | 第37-38页 |
4.2.2 仿射约束组稀疏编码 | 第38页 |
4.2.3 混合范数仿射约束组稀疏编码算法 | 第38-39页 |
4.2.4 优化求解 | 第39-41页 |
4.3 实验 | 第41-42页 |
4.4 本章小结 | 第42-43页 |
5 总结与展望 | 第43-45页 |
5.1 本文的工作总结 | 第43页 |
5.2 今后的工作展望 | 第43-45页 |
参考文献 | 第45-52页 |
附录 英文缩写对应 | 第52-54页 |
攻读学位期间取得的研究成果 | 第54-55页 |
致谢 | 第55-57页 |