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基于深度学习的年龄不变人脸识别技术研究与实现

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究工作的背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究历史与现状第12-13页
    1.3 本文的主要工作内容第13-14页
    1.4 本论文的结构安排第14-15页
第二章 深度学习与人脸识别常用方法第15-37页
    2.1 深度学习简介第15-27页
        2.1.1 深度学习历史回顾第15-19页
        2.1.2 经典深度学习模型介绍第19-23页
            2.1.2.1 卷积神经网络第19-21页
            2.1.2.2 深度置信网络第21页
            2.1.2.3 自编码器第21-23页
        2.1.3 深度学习工作原理第23-27页
            2.1.3.1 反向传播算法第24-25页
            2.1.3.2 特征学习第25-26页
            2.1.3.3 深度结构第26-27页
            2.1.3.4 联合学习第27页
    2.2 人脸识别简介第27-33页
        2.2.1 人脸识别定义第27-29页
        2.2.2 人脸识别常用方法第29-31页
            2.2.2.1 全局方法第29-30页
            2.2.2.2 局部方法第30-31页
        2.2.3 深度学习在人脸识别中的应用第31-33页
    2.3 年龄不变识别常用方法第33-36页
        2.3.1 生成方法第33-34页
        2.3.2 判别方法第34-35页
        2.3.3 深度学习方法第35-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第三章 耦合自编码器神经网络第37-51页
    3.1 模型概览第37-38页
        3.1.1 问题建模第37-38页
        3.1.2 两步训练算法第38页
    3.2 核心思想第38-42页
        3.2.1 动机第40-41页
        3.2.2 隐因子分析模型第41页
        3.2.3 系统框架第41-42页
    3.3 基本重构第42-43页
    3.4 迁移第43-45页
    3.5 训练第45-46页
    3.6 降维第46-49页
        3.6.1 主成分分析第46-48页
        3.6.2 线性判别分析第48-49页
    3.7 匹配方法第49-50页
        3.7.1 余弦距离第49-50页
    3.8 本章小结第50-51页
第四章 年龄不变人脸识别系统实现第51-58页
    4.1 环境配置第51页
    4.2 系统实现第51-57页
        4.2.1 数据获取与预处理第52-54页
        4.2.2 训练CAN第54-55页
        4.2.3 特征提取第55-56页
        4.2.4 降维第56-57页
        4.2.5 评估第57页
    4.3 本章小结第57-58页
第五章 实验与结果分析第58-71页
    5.1 数据集第58-59页
        5.1.1 FGNET第58-59页
        5.1.2 CACD第59页
    5.2 参数设置第59-60页
    5.3 在FGNET上的实验第60-66页
        5.3.1 评估指标第61页
        5.3.2 参数探索第61-63页
            5.3.2.1 隐层神经元数目第61-62页
            5.3.2.2 降维子空间参数第62-63页
        5.3.3 降维策略探索第63页
        5.3.4 实验结果第63-65页
        5.3.5 老化和去老化操作的可视化第65-66页
    5.4 在CACD上的实验第66-68页
        5.4.1 评估指标第66-67页
        5.4.2 实验结果第67-68页
    5.5 在CACD-VS上的实验第68-70页
        5.5.1 实验结果第68-69页
        5.5.2 人类表现第69-70页
    5.6 本章小结第70-71页
第六章 全文总结与展望第71-72页
    6.1 全文总结第71页
    6.2 后续工作展望第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士学位期间取得的成果第77-78页

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