基于卷积神经网络的人脸识别方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 人脸识别研究与难点 | 第9-11页 |
| 1.2.2 卷积神经网络研究 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 2 卷积神经网络结构及算法 | 第14-26页 |
| 2.1 概述 | 第14页 |
| 2.2 人工神经网络 | 第14-17页 |
| 2.2.1 神经网络模型 | 第14-16页 |
| 2.2.2 反向传播算法 | 第16-17页 |
| 2.3 卷积神经网络结构 | 第17-23页 |
| 2.3.1 卷积层 | 第18-21页 |
| 2.3.2 子采样层 | 第21页 |
| 2.3.3 分类器 | 第21-23页 |
| 2.4 卷积神经网络初始化参数 | 第23页 |
| 2.5 卷积神经网络的训练 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于卷积神经网络的人脸识别 | 第26-39页 |
| 3.1 网络结构设计 | 第26-27页 |
| 3.2 实验结果及分析 | 第27-32页 |
| 3.2.1 ORL人脸库实验 | 第27-29页 |
| 3.2.2 Yale B人脸库实验 | 第29-30页 |
| 3.2.3 Yale人脸库实验 | 第30-32页 |
| 3.3 学习率对卷积神经网络的影响实验与分析 | 第32-38页 |
| 3.3.1 学习率固定 | 第32-34页 |
| 3.3.2 学习率渐变 | 第34-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 自适应卷积神经网络的人脸识别 | 第39-49页 |
| 4.1 自适应卷积神经网络 | 第39-40页 |
| 4.2 ACNN的实验与分析 | 第40-44页 |
| 4.2.1 ORL人脸库实验 | 第41-42页 |
| 4.2.2 Yale B人脸库实验 | 第42-43页 |
| 4.2.3 Yale人脸库实验 | 第43-44页 |
| 4.3 ACNN的自适应率研究 | 第44-48页 |
| 4.3.1 分支网络结构单元对ACNN性能的影响 | 第44-45页 |
| 4.3.2 网络扩展间隔对ACNN性能的影响 | 第45-46页 |
| 4.3.3 网络扩展因子对ACNN性能的影响 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49-50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
