基于级联卷积神经网络的人脸检测方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人脸检测问题的研究现状 | 第11-21页 |
| 1.2.1 人脸检测常用方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 人脸数据库简介 | 第13-15页 |
| 1.2.3 人脸检测方法评价标准 | 第15-18页 |
| 1.2.4 基于卷积神经网络的人脸检测 | 第18-21页 |
| 1.3 本文的主要内容和结构 | 第21-24页 |
| 第2章 基于级联卷积神经网络的人脸检测 | 第24-50页 |
| 2.1 级联卷积神经网络结构设计 | 第24-31页 |
| 2.1.1 三级级联的卷积神经网络 | 第24-30页 |
| 2.1.2 非极大值抑制策略 | 第30-31页 |
| 2.2 训练数据集准备 | 第31-34页 |
| 2.2.1 正、负数据集 | 第31页 |
| 2.2.2 数据扩充 | 第31-34页 |
| 2.3 网络训练与阈值选取 | 第34-43页 |
| 2.3.1 第一级网络训练与阈值T1选取 | 第36-40页 |
| 2.3.2 第二级网络训练与阈值T2选取 | 第40-41页 |
| 2.3.3 第三级网络训练与阈值T3选取 | 第41-43页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第43-49页 |
| 2.4.1 FDDB测试集实验结果 | 第43-47页 |
| 2.4.2 AFW测试集实验结果 | 第47-49页 |
| 2.4.3 运行效率分析 | 第49页 |
| 2.5 小结 | 第49-50页 |
| 第3章 LBP特征与级联卷积神经网络结合 | 第50-63页 |
| 3.1 LBP特征 | 第51页 |
| 3.2 LBP特征与级联网络结合 | 第51-57页 |
| 3.2.1 LBP特征输入第一级网络 | 第52-53页 |
| 3.2.2 LBP特征输入第二级网络 | 第53-54页 |
| 3.2.3 LBP特征输入第三级网络 | 第54-57页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第57-62页 |
| 3.3.1 FDDB测试集实验结果 | 第57-58页 |
| 3.3.2 AFW测试集实验结果 | 第58-59页 |
| 3.3.3 LBP级联网络与普通级联网络对比分析 | 第59-61页 |
| 3.3.4 运行效率分析 | 第61-62页 |
| 3.4 小结 | 第62-63页 |
| 第4章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 4.1 总结 | 第63-64页 |
| 4.2 展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-73页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第73页 |
