基于深度学习的人脸关键点检测和人脸属性分析
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 相关工作 | 第21-33页 |
| 2.1 人脸关键点检测 | 第21-23页 |
| 2.2 人脸属性分析 | 第23-25页 |
| 2.3 卷积神经网络 | 第25-32页 |
| 2.3.1 卷积神经网络简介 | 第25-29页 |
| 2.3.2 卷积神经网络的发展 | 第29-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于深度学习的人脸关键点检测 | 第33-50页 |
| 3.1 算法概述 | 第33-35页 |
| 3.2 上下文信息建模 | 第35-37页 |
| 3.3 结构信息建模 | 第37-40页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第40-46页 |
| 3.4.1 数据集与评价标准 | 第40-41页 |
| 3.4.2 实验设置 | 第41-43页 |
| 3.4.3 实验分析 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-50页 |
| 第4章 基于深度学习的人脸属性分析 | 第50-64页 |
| 4.1 算法概述 | 第50-52页 |
| 4.2 注意力网络 | 第52-55页 |
| 4.3 人脸区域感知网络 | 第55页 |
| 4.4 实现细节 | 第55-58页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第58-62页 |
| 4.5.1 数据集 | 第58-59页 |
| 4.5.2 训练设置 | 第59-60页 |
| 4.5.3 实验分析 | 第60-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 未来研究工作 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-74页 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
