| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外的研究发展与现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 行人检测的研究 | 第13-15页 |
| 1.2.2 人脸检测的研究 | 第15-16页 |
| 1.2.3 人脸识别的研究 | 第16-17页 |
| 1.2.4 低分辨率的人脸识别的研究 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第19-20页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第20-23页 |
| 第二章 卷积神经网络的理论基础及设计分析 | 第23-43页 |
| 2.1 卷积神经网络的发展历程 | 第23-24页 |
| 2.2 卷积神经网络的基本结构 | 第24-29页 |
| 2.2.1 卷积层 | 第24-25页 |
| 2.2.2 激活层 | 第25-26页 |
| 2.2.3 全连接层 | 第26-27页 |
| 2.2.4 池化层 | 第27-28页 |
| 2.2.5 分类层 | 第28页 |
| 2.2.6 损失层 | 第28-29页 |
| 2.3 常用的卷积神经网络模型 | 第29-32页 |
| 2.4 设计分析与主要技术路线 | 第32-42页 |
| 2.4.1 行人检测 | 第33-36页 |
| 2.4.2 人脸检测 | 第36-39页 |
| 2.4.3 人脸识别 | 第39-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于改进MTCNN模型的行人与人脸检测研究 | 第43-67页 |
| 3.1 问题背景 | 第43-44页 |
| 3.2 相关评估标准及概念分析 | 第44-45页 |
| 3.2.1 精确度和召回率 | 第44页 |
| 3.2.2 边界框回归 | 第44-45页 |
| 3.3 目标检测算法比较及分析 | 第45-48页 |
| 3.3.1 目标检测算法对行人目标检测效果的比较及分析 | 第45-46页 |
| 3.3.2 人脸检测算法的比较及分析 | 第46-47页 |
| 3.3.3 算法性能综合分析 | 第47-48页 |
| 3.4 改进的MTCNN检测框架设计 | 第48-56页 |
| 3.4.1 改进的MTCNN算法流程设计 | 第49-51页 |
| 3.4.2 基于多级特征融合的微小人脸检测 | 第51-53页 |
| 3.4.3 网络的针对性设计 | 第53-56页 |
| 3.5 改进后模型的训练方法设计 | 第56-59页 |
| 3.5.1 训练数据集 | 第56-57页 |
| 3.5.2 训练样本的准备 | 第57-58页 |
| 3.5.3 训练方法 | 第58-59页 |
| 3.6 算法仿真实验及分析 | 第59-64页 |
| 3.6.1 网络参数选择 | 第59-60页 |
| 3.6.2 行人检测实验 | 第60-62页 |
| 3.6.3 人脸检测实验 | 第62-63页 |
| 3.6.4 人脸检测使用的阶段数选择 | 第63-64页 |
| 3.6.5 综合实验结果 | 第64页 |
| 3.7 实验结果综合分析 | 第64-65页 |
| 3.8 本章小结 | 第65-67页 |
| 第四章 基于改进DCR模型的低分辨率人脸识别研究 | 第67-93页 |
| 4.1 问题背景 | 第67-68页 |
| 4.2 人脸数据集及相关概念分析 | 第68-69页 |
| 4.2.1 人脸识别与人脸验证 | 第68页 |
| 4.2.2 人脸数据集 | 第68-69页 |
| 4.3 人脸识别算法对多分辨率人脸识别的比较及分析 | 第69-70页 |
| 4.4 SR-DCR模型设计原理 | 第70-72页 |
| 4.5 基于人脸特征的超分辨率重构模型 | 第72-77页 |
| 4.5.1 SRNet网络结构设计 | 第72-74页 |
| 4.5.2 SRNet的损失函数设计 | 第74-76页 |
| 4.5.3 SRNet的训练方法设计 | 第76-77页 |
| 4.6 改进的DCR模型 | 第77-82页 |
| 4.6.1 目前DCR模型所存在的问题 | 第77-78页 |
| 4.6.2 DCR模型的整体改进思路 | 第78页 |
| 4.6.3 Trunk Network结构的改进 | 第78-80页 |
| 4.6.4 基于Triplet Loss的损失函数的改进 | 第80-82页 |
| 4.6.5 DCR训练策略的调整 | 第82页 |
| 4.7 SR-DCR模型的训练方法设计 | 第82-84页 |
| 4.8 SR-DCR模型的实验及分析 | 第84-92页 |
| 4.8.1 DCR模型改进前后的性能对比 | 第84-87页 |
| 4.8.2 SRNet的损失函数对SR-DCR模型识别率的影响 | 第87-90页 |
| 4.8.3 SR-DCR使用不同主网络的识别率的比较 | 第90-91页 |
| 4.8.4 综合实验对比 | 第91-92页 |
| 4.9 本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 总结与展望 | 第93-95页 |
| 5.1 本文总结 | 第93-94页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-101页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第101页 |
