基于卷积神经网络的若干模式识别问题研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 面部表情识别 | 第12-14页 |
| 1.2.2 昆虫识别 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 2 相关工作 | 第18-32页 |
| 2.1 人工神经网络 | 第18-22页 |
| 2.1.1 神经元 | 第18-19页 |
| 2.1.2 神经网络结构 | 第19-22页 |
| 2.2 深度学习 | 第22-23页 |
| 2.3 卷积神经网络 | 第23-25页 |
| 2.3.1 局部连接 | 第24页 |
| 2.3.2 权值共享 | 第24-25页 |
| 2.4 批规范化操作 | 第25-26页 |
| 2.5 支持向量机 | 第26-28页 |
| 2.6 面部表情识别 | 第28-29页 |
| 2.7 昆虫识别 | 第29-30页 |
| 2.8 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 基于卷积神经网络的面部表情识别 | 第32-50页 |
| 3.1 问题定义 | 第32页 |
| 3.2 算法设计 | 第32-39页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第33-34页 |
| 3.2.2 深度网络结构 | 第34-37页 |
| 3.2.3 提取深度特征及分类 | 第37-39页 |
| 3.3 深度网络可视化 | 第39-40页 |
| 3.4 实验结果 | 第40-48页 |
| 3.4.1 实验数据和设置 | 第41-43页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第43-48页 |
| 3.4.3 验证切片对实验结果的影响 | 第48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 4 基于卷积神经网络的昆虫识别 | 第50-60页 |
| 4.1 问题定义 | 第50页 |
| 4.2 算法设计 | 第50-54页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第50-52页 |
| 4.2.2 深度网络结构 | 第52-53页 |
| 4.2.3 提取深度特征及分类 | 第53-54页 |
| 4.3 深度网络可视化 | 第54-55页 |
| 4.4 实验结果 | 第55-58页 |
| 4.4.1 实验数据和设置 | 第56-57页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第70-71页 |
