基于深度学习和图论的人脸识别算法研究与实现
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第11页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14页 |
| 1.3 本文研究内容与安排 | 第14-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 基础理论概述 | 第17-36页 |
| 2.1 图在视觉中的应用 | 第17-18页 |
| 2.1.1 图论的起源 | 第17-18页 |
| 2.1.2 图论的应用 | 第18页 |
| 2.2 ASM模型 | 第18-24页 |
| 2.2.1 ASM模型的训练 | 第18-22页 |
| 2.2.2 ASM模型的搜索 | 第22-24页 |
| 2.3 深度学习 | 第24-33页 |
| 2.3.1 基础理论 | 第24-29页 |
| 2.3.2 深度学习常用模型 | 第29-33页 |
| 2.4 深度学习软件包—Caffe | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于ASM模型与图论的人脸识别 | 第36-44页 |
| 3.1 概述 | 第36-39页 |
| 3.1.1 关键特征点 | 第36-38页 |
| 3.1.2 人脸图 | 第38-39页 |
| 3.2 算法设计 | 第39-41页 |
| 3.3 算法测试 | 第41-43页 |
| 3.3.1 ORL人脸库实验 | 第41-42页 |
| 3.3.2 AR人脸库实验 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于深度学习与图论的人脸识别 | 第44-52页 |
| 4.1 概述 | 第44-49页 |
| 4.1.1 卷积神经网络模型 | 第44-48页 |
| 4.1.2 网络训练 | 第48-49页 |
| 4.2 算法设计 | 第49-50页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第50-51页 |
| 4.3.1 ORL人脸库实验 | 第50页 |
| 4.3.2 AR人脸库实验 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
