基于深度信念网络的人脸识别
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 引言 | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 人脸识别研究背景和研究意义 | 第12-16页 |
| 1.2 人脸识别国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 国外人脸识别研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 国内人脸识别研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 人脸识别特点 | 第18-19页 |
| 1.4 脸识别面临挑战 | 第19-21页 |
| 1.4.1 分辨率问题 | 第19-20页 |
| 1.4.2 表情遮挡问题 | 第20页 |
| 1.4.3 姿态变化问题 | 第20-21页 |
| 1.5 人脸识别数据库 | 第21-22页 |
| 1.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 第2章 人工神经网络与深度信念网络 | 第24-44页 |
| 2.1 神经网络和深度学习的发展历史 | 第25-26页 |
| 2.2 人工神经网络 | 第26-30页 |
| 2.3 深度学习 | 第30-42页 |
| 2.3.1 自动编码器 | 第31-33页 |
| 2.3.2 降噪自动编码机 | 第33-34页 |
| 2.3.3 稀疏自动编码机 | 第34页 |
| 2.3.4 卷积神经网络 | 第34-35页 |
| 2.3.5 受限玻尔兹曼机 | 第35-40页 |
| 2.3.6 深度信念网络 | 第40-42页 |
| 2.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第3章 基于深度信念网络的人脸识别设计 | 第44-60页 |
| 3.1 图片数据归一化理 | 第44-46页 |
| 3.2 人脸识别系统设计 | 第46-58页 |
| 3.2.1 DBN训练次数选择 | 第48-54页 |
| 3.2.2 网络结构对训练影响 | 第54-56页 |
| 3.2.3 网络其他参数 | 第56-58页 |
| 3.3 本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 测试方案及测试结果 | 第60-70页 |
| 4.1 光照条件对系统的影响 | 第60-62页 |
| 4.2 图像分辨率对系统的影响 | 第62-64页 |
| 4.3 人脸表情对系统影响 | 第64-66页 |
| 4.4 人脸姿态对系统影响 | 第66-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第5章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 总结 | 第70页 |
| 5.2 展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |
