| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 本文章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 深度学习相关理论 | 第21-31页 |
| 2.1 深度学习发展现状 | 第21-22页 |
| 2.2 CNN原理 | 第22-27页 |
| 2.2.1 卷积神经网络概述 | 第22-23页 |
| 2.2.2 卷积神经网络的基本结构 | 第23-24页 |
| 2.2.3 卷积神经网络训练过程 | 第24-27页 |
| 2.3 CNN的经典网络及发展 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于GKP-Net的金丝猴个体识别算法 | 第31-49页 |
| 3.1 金丝猴个体识别数据集 | 第31-35页 |
| 3.2 基于GKP-Net的金丝猴个体识别算法 | 第35-40页 |
| 3.2.1 个体识别任务分析 | 第35-36页 |
| 3.2.2 ResNet网络 | 第36-37页 |
| 3.2.3 金丝猴个体识别算法 | 第37-40页 |
| 3.3 实验与分析 | 第40-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于FF-Net的金丝猴性别年龄段识别算法 | 第49-61页 |
| 4.1 金丝猴性别年龄段识别数据集 | 第49-51页 |
| 4.2 基于FF-Net的金丝猴性别年龄段识别算法 | 第51-56页 |
| 4.2.1 AlexNet网络 | 第51-52页 |
| 4.2.2 金丝猴性别年龄段识别算法设计思想 | 第52-54页 |
| 4.2.3 金丝猴性别年龄段识别算法 | 第54-56页 |
| 4.3 实验与分析 | 第56-59页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第56-57页 |
| 4.3.2 实验设计与结果分析 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 金丝猴面部识别软件设计与实现 | 第61-71页 |
| 5.1 软件框架设计 | 第61-62页 |
| 5.2 软件功能设计与实现 | 第62-67页 |
| 5.2.1 软件功能设计 | 第62-64页 |
| 5.2.2 软件功能实现 | 第64-67页 |
| 5.3 软件测试 | 第67-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-75页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第72-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简介 | 第81-82页 |