基于卷积神经网络的人脸识别技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 人脸检测研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 表情识别研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文结构组织 | 第13-15页 |
| 第2章 卷积神经网络及其相关 | 第15-25页 |
| 2.1 卷积神经网络 | 第15-19页 |
| 2.1.1 卷积层 | 第15-16页 |
| 2.1.2 池化层 | 第16-18页 |
| 2.1.3 激活函数 | 第18页 |
| 2.1.4 全连接层 | 第18-19页 |
| 2.2 反向传播算法 | 第19-21页 |
| 2.3 避免过拟合方法 | 第21-22页 |
| 2.3.1 数据增强 | 第21页 |
| 2.3.2 正则化 | 第21-22页 |
| 2.4 深度残差网络 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于YOLO的人脸检测算法 | 第25-41页 |
| 3.1 多任务级联神经网络 | 第25-27页 |
| 3.2 YOLO检测原理 | 第27-32页 |
| 3.2.1 检测原理 | 第27-31页 |
| 3.2.2 损失函数 | 第31-32页 |
| 3.3 实验设计 | 第32-34页 |
| 3.3.1 数据处理 | 第33-34页 |
| 3.3.2 网络训练 | 第34页 |
| 3.4 结果及分析 | 第34-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于联合监督的表情识别算法 | 第41-52页 |
| 4.1 常用损失函数 | 第42-44页 |
| 4.1.1 Softmax损失函数 | 第42-43页 |
| 4.1.2 对比损失函数 | 第43页 |
| 4.1.3 三元组损失函数 | 第43-44页 |
| 4.2 联合监督损失函数 | 第44-45页 |
| 4.3 实验设计 | 第45-48页 |
| 4.3.1 数据选择 | 第45-46页 |
| 4.3.2 网络结构 | 第46-48页 |
| 4.4 结果及分析 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第59页 |
