基于深度学习的双模态生物特征识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第14-16页 |
| 1.3 双模态生物特征识别的研究难点 | 第16-17页 |
| 1.4 课题主要内容 | 第17-19页 |
| 第二章 深度学习的基本理论 | 第19-41页 |
| 2.1 深度神经网络理论基础 | 第19-25页 |
| 2.2 深度学习优化算法 | 第25-30页 |
| 2.3 深度神经网络的正则化 | 第30-33页 |
| 2.4 深度神经网络介绍 | 第33-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 基于CNN的人脸特征提取方法 | 第41-61页 |
| 3.1 人脸预处理 | 第41-47页 |
| 3.2 人脸识别模型及其改进 | 第47-50页 |
| 3.3 人脸识别改进网络模型训练 | 第50-54页 |
| 3.4 人脸特征提取及识别 | 第54-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-61页 |
| 第四章 说话人特征提取 | 第61-79页 |
| 4.1 说话人语音信号PLP特征提取 | 第61-65页 |
| 4.2 说话人语音I-Vec tor特征提取 | 第65-72页 |
| 4.3 说话人识别深度神经网络结构 | 第72页 |
| 4.4 说话人识别模型数据库 | 第72-73页 |
| 4.5 说话人识别模型训练 | 第73-77页 |
| 4.6 本章小结 | 第77-79页 |
| 第五章 双模态生物特征识别实验与分析 | 第79-91页 |
| 5.1 双模态特征融合 | 第79-80页 |
| 5.2 数据库构建 | 第80-81页 |
| 5.3 实验平台 | 第81页 |
| 5.4 双模态生物特征识别模型结构 | 第81-82页 |
| 5.5 实验仿真及分析 | 第82-88页 |
| 5.6 本章小结 | 第88-91页 |
| 第六章 总结与展望 | 第91-95页 |
| 6.1 工作总结 | 第91-92页 |
| 6.2 研究展望 | 第92-95页 |
| 参考文献 | 第95-99页 |
| 致谢 | 第99-101页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第101页 |
