| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 异质人脸识别简介及常用数据库 | 第12-17页 |
| 1.2.1 素描画 | 第13-14页 |
| 1.2.2 近红外人脸图像 | 第14页 |
| 1.2.3 三维人脸图像 | 第14-15页 |
| 1.2.4 热红外人脸图像 | 第15-16页 |
| 1.2.5 低分辨率人脸图像 | 第16-17页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第17-21页 |
| 1.3.1 素描画-可见光人脸识别 | 第17-18页 |
| 1.3.2 近红外-可见光人脸识别 | 第18-19页 |
| 1.3.3 3D-2D人脸识别 | 第19页 |
| 1.3.4 热红外-可见光人脸识别 | 第19-20页 |
| 1.3.5 高-低分辨率人脸识别 | 第20-21页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第21-22页 |
| 第2章 深度人脸识别框架 | 第22-30页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 卷积神经网络架构 | 第22-27页 |
| 2.2.1 卷积层 | 第23-24页 |
| 2.2.2 池化层 | 第24页 |
| 2.2.3 激活层 | 第24-27页 |
| 2.2.4 损失层 | 第27页 |
| 2.3 深度人脸识别方法 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于深度特征迁移卷积神经网络的异质人脸识别方法 | 第30-43页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 三元组构成及三元组难样本选择 | 第31-33页 |
| 3.3 序级度量卷积神经网络 | 第33-36页 |
| 3.4 深度迁移学习 | 第36页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第36-42页 |
| 3.5.1 数据库和评价标准 | 第36-37页 |
| 3.5.2 实验准备 | 第37页 |
| 3.5.3 实验结果 | 第37-39页 |
| 3.5.4 实验分析 | 第39-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 带有正交约束的卷积神经网络异质人脸识别方法 | 第43-50页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 问题建模 | 第43-44页 |
| 4.3 优化方法 | 第44-45页 |
| 4.4 网络架构 | 第45-47页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第47-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |