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非受控环境中的人脸检测与识别

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 人脸检测第11-13页
        1.2.2 人脸对齐第13页
        1.2.3 人脸识别第13-14页
    1.3 研究内容第14-15页
    1.4 论文的主要研究成果第15-16页
    1.5 论文的内容安排第16-19页
第二章 基于RPN的人脸检测器第19-41页
    2.1 引言第19页
    2.2 RPN人脸检测模型第19-22页
        2.2.1 RPN人脸检测模型第19-22页
    2.3 一种新型精准检测框分数训练方法PreciseBoxScore(PBS)第22-28页
        2.3.1 人脸检测器参数优化与设计第22-23页
        2.3.2 R-CNN风格检测器的一般训练方法第23-24页
        2.3.3 R-CNN风格检测器的一般训练方法的缺点第24-25页
        2.3.4 精准检测框分数训练方法PreciseBoxScore(PBS)第25-26页
        2.3.5 对应PBS的新型网络结构第26-28页
        2.3.6 Precise Sigmoid+PBS的优越性第28页
    2.4 一种简单但有效的模型压缩方法第28-30页
    2.5 实验结果与分析第30-39页
        2.5.1 人脸检测数据集第31页
        2.5.2 基于RPN的一阶段人脸检测器第31-32页
        2.5.3 Precise Sigmoid最佳损失权重实验第32-34页
        2.5.4 Precise Sigmoid+PBS在FDDB上的实验第34-36页
        2.5.5 Precise Sigmoid+PBS在WIDER FACE上的实验第36-37页
        2.5.6 SEMCM在FDDB上的实验第37-39页
    2.6 本章小结第39-41页
第三章 基于度量学习与相似度搜索的人脸识别第41-61页
    3.1 引言第41页
    3.2 基于残差神经网络的人脸识别模型第41-42页
    3.3 基于度量学习的人脸识别第42-46页
        3.3.1 基于center loss的人脸识别第42-43页
        3.3.2 Center loss的缺点第43页
        3.3.3 基于contrastive-center loss的人脸识别模型第43-45页
        3.3.4 Contrastive-center loss代码优化与加速第45-46页
    3.4 人脸识别实验结果与分析第46-51页
        3.4.1 MNIST数据集上的实验与可视化第46-47页
        3.4.2 CIFAR10数据集上的实验第47-49页
        3.4.3 LFW数据集上的实验第49-50页
        3.4.4 实验结论第50-51页
    3.5 基于相似度搜索的人脸识别第51-56页
        3.5.1 MS-Celeb-1M比赛的challenge2第51-52页
        3.5.2 相似度搜索与人脸识别第52-53页
        3.5.3 MS-Celeb-1M数据预处理第53-56页
    3.6 基于相似度搜索的人脸识别实验结果与分析第56-61页
        3.6.1 验证集制作第56-57页
        3.6.2 LFW数据集上的实验第57页
        3.6.3 相似度搜索策略实验第57-60页
        3.6.4 实验结论第60-61页
第四章 人脸识别系统第61-65页
    4.1 引言第61页
    4.2 Caffe的windows移植第61-62页
        4.2.1 算法SDK制作需要注意的地方第61页
        4.2.2 算法SDK功能介绍第61-62页
    4.3 人脸图像搜索系统第62-63页
        4.3.1 相似人脸图像搜索模块第62页
        4.3.2 图像库新增与删除模块第62-63页
    4.4 人脸监控系统第63页
    4.5 本章小结第63-65页
第五章 总结与展望第65-67页
    5.1 总结第65-66页
    5.2 展望第66-67页
参考文献第67-73页
致谢第73-75页
攻读学位期间发表的学术论文目录第75页

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