| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 基于参数化的方法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于非参数化的方法 | 第14-16页 |
| 1.3 本文内容与结构 | 第16-18页 |
| 第2章 数据描述与相关概述 | 第18-24页 |
| 2.1 人脸关键点检测数据描述 | 第18-19页 |
| 2.2 人脸关键点检测问题描述 | 第19-20页 |
| 2.3 热力图的生成与预测结果获取 | 第20-23页 |
| 2.3.1 热力图的生成 | 第20-21页 |
| 2.3.2 预测结果获取 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 神经网络理论基础 | 第24-33页 |
| 3.1 神经网络模型 | 第24-26页 |
| 3.1.1 神经元模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 感知机和多层神经网络 | 第25-26页 |
| 3.2 卷积神经网络 | 第26-31页 |
| 3.2.1 几个重要特点 | 第27-29页 |
| 3.2.2 卷积层 | 第29页 |
| 3.2.3 池化层 | 第29-30页 |
| 3.2.4 批量归一化层 | 第30-31页 |
| 3.2.5 反卷积层 | 第31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 精简的人脸关键点检测网络 | 第33-49页 |
| 4.1 卷积姿态机 | 第34-36页 |
| 4.2 堆叠式沙漏网络 | 第36-38页 |
| 4.3 精简网络结构 | 第38-40页 |
| 4.4 实验设置 | 第40-43页 |
| 4.4.1 测评准则 | 第41页 |
| 4.4.2 实验细节 | 第41-43页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第43-45页 |
| 4.5.1 实验结果比较 | 第43-44页 |
| 4.5.2 模型效率比较 | 第44-45页 |
| 4.6 改进的残差单元 | 第45-47页 |
| 4.6.1 模型分析 | 第45-47页 |
| 4.6.2 实验结果分析 | 第47页 |
| 4.7 本章小节 | 第47-49页 |
| 第5章 引入全局约束人脸关键点检测与轻量级应用网络 | 第49-58页 |
| 5.1 全局约束网络 | 第49-55页 |
| 5.1.1 全局约束实现 | 第50-51页 |
| 5.1.2 引入全局约束的网络结构 | 第51-52页 |
| 5.1.3 实验设置 | 第52-54页 |
| 5.1.4 实验结果分析 | 第54-55页 |
| 5.2 基于轻量化网络的人脸关键点检测 | 第55页 |
| 5.3 实验结果展示 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 未来展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 硕士期间研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |