一种基于卷积神经网络和条件随机场的人脸检测方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.3 研究的目标和主要工作 | 第13页 |
| 1.4 论文的组织 | 第13-15页 |
| 2 CRF-CNN人脸检测方法相关技术与算法 | 第15-25页 |
| 2.1 神经网络检测方法 | 第15-21页 |
| 2.2 条件随机场CRF模型 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 CRF-CNN的设计与实现 | 第25-42页 |
| 3.1 CRF-CNN整体流程 | 第25-26页 |
| 3.2 CRF-CNN网络预处理 | 第26-31页 |
| 3.3 滑动窗口人脸检测 | 第31-40页 |
| 3.4 检测图片缩放处理 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小节 | 第41-42页 |
| 4 测试与分析 | 第42-52页 |
| 4.1 测试环境与准备工作 | 第42-43页 |
| 4.2 人脸检测性能对比 | 第43-46页 |
| 4.3 图片缩放后的检测 | 第46-48页 |
| 4.4 CRF模型计算前后的对比 | 第48-49页 |
| 4.5 面内旋转和面外旋转的人脸检测 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 全文总结 | 第52-54页 |
| 5.1 工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 工作展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
