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基于深度学习的低分辨率人脸识别

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 课题研究背景和意义第9-10页
    1.2 人脸识别的国内外研究现状第10-11页
    1.3 低分辨率人脸识别与高分辨率人脸识别第11-12页
    1.4 低分辨率人脸识别研究的主要难点第12-14页
        1.4.1 低分辨率图像人脸检测的主要难点第13页
        1.4.2 低分辨率图像人脸识别的主要难点第13-14页
    1.5 本文主要工作及章节安排第14-16页
第二章 人脸识别基础第16-28页
    2.1 人脸识别流程第16-21页
        2.1.1 人脸检测第17-19页
        2.1.2 人脸规范化第19-20页
        2.1.3 人脸特征提取第20-21页
        2.1.4 人脸对比第21页
    2.2 人脸识别方法第21-26页
        2.2.1 PCA算法第22页
        2.2.2 基于线性判别分析的人脸识别方法第22-24页
        2.2.3 基于深度卷积神经网络的人脸识别方法第24-26页
    2.3 人脸搜索方法第26-27页
    2.4 人脸识别评价指标第27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 低分辨率人脸识别第28-39页
    3.1 低分辨率图像产生原因第28-29页
    3.2 低分辨率图像的预处理第29-31页
        3.2.1 光照归一化第30页
        3.2.2 图像去噪第30-31页
        3.2.3 尺寸归一化第31页
    3.3 超分辨率算法第31-36页
        3.3.1 基于插值的超分辨率算法第31-34页
        3.3.2 基于重构的超分辨率算法第34-35页
        3.3.3 基于学习的超分辨率算法第35-36页
    3.4 低分辨率人脸识别算法分类第36页
    3.5 低分辨率图像质量评估第36-38页
        3.5.1 主观评价第37页
        3.5.2 客观评价第37页
        3.5.3 无参考图像的清晰度评价方法第37-38页
    3.6 本章小结第38-39页
第四章 基于CentreFace的低分辨率人脸识别及其改进第39-53页
    4.1 基于CentreFace的人脸识别第39-45页
        4.1.1 训练数据集第40-42页
        4.1.2 CentreFace的网络架构第42-43页
        4.1.3 损失函数和训练方法第43-45页
    4.2 CentreFace的改进第45-46页
        4.2.1 损失函数的改进第45-46页
        4.2.2 训练方法的改进第46页
    4.3 特征向量不同的分类方法第46-48页
        4.3.1 基于特征向量间角度的分类方法第46-47页
        4.3.2 基于特征向量间欧式距离的分类方法第47-48页
    4.4 实验结果与分析第48-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第五章 基于知识蒸馏的Li-ArcFace低分辨率人脸识别第53-64页
    5.1 基于ArcFace的低分辨率人脸识别第53-55页
        5.1.1 网络结构第53-54页
        5.1.2 损失函数和网络模型训练第54-55页
    5.2 基于Li-ArcFace的低分辨率人脸识别第55-59页
        5.2.1 网络结构第55页
        5.2.2 损失函数和网络模型训练第55-56页
        5.2.3 Li-ArcFace与其他先进方法的比较第56-57页
        5.2.4 Li-ArcFace与 ArcFace的区别第57-59页
    5.3 基于知识蒸馏的低分辨率人脸识别第59-63页
        5.3.1 知识蒸馏第59-60页
        5.3.2 知识蒸馏与Li-ArcFace的结合第60-62页
        5.3.3 实验结果与分析第62-63页
    5.4 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
    6.1 总结第64-65页
    6.2 展望第65-66页
参考文献第66-70页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第70-71页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第71-72页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第72-73页
致谢第73页

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