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基于融合單演二值編碼和深度學習的人臉識別算法研究

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基于融合單演二值編碼和深度學習的人臉識別算法研究
論文目錄
 
摘要第1-6頁
abstract第6-10頁
第一章 緒論第10-15頁
  1.1 研究背景及意義第10-11頁
  1.2 人臉識別方法的研究現狀第11-12頁
    1.2.1 人臉識別的國外研究現狀第11頁
    1.2.2 人臉識別的國內研究現狀第11-12頁
  1.3 主要研究內容第12-13頁
    1.3.1 人臉特征提取第12-13頁
    1.3.2 人臉識別第13頁
  1.4 本文的主要工作第13-14頁
  1.5 本文的章節安排第14-15頁
第二章 深度學習第15-28頁
  2.1 引言第15頁
  2.2 受限玻爾茲曼機第15-21頁
    2.2.1 受限玻爾茲曼機模型第15-17頁
    2.2.2 受限玻爾茲曼機訓練第17-20頁
    2.2.3 受限玻爾茲曼機的評估第20-21頁
  2.3 深度信念網絡第21-25頁
    2.3.1 深度信念網絡第21-23頁
    2.3.2 構建深度信念網絡模型第23-25頁
  2.4 基于深度學習的人臉識別第25-27頁
    2.4.1 基于深度學習的人臉識別算法第25-26頁
    2.4.2 實驗結果及分析第26-27頁
  2.5 小結第27-28頁
第三章 基于單演二值編碼和深度學習的人臉識別第28-39頁
  3.1 單演信號第28-32頁
    3.1.1 解析信號第28-29頁
    3.1.2 單演信號表示第29-30頁
    3.1.3 多分辨率的單演信號表示第30-32頁
  3.2 MBP特征第32-35頁
    3.2.1 單演局部變化二值編碼第32-34頁
    3.2.2 單演局部虛部強度二值編碼第34-35頁
  3.3 基于單演二值編碼和深度學習的人臉識別算法第35頁
  3.4 實驗結果及分析第35-38頁
    3.4.1 實驗設計第35-36頁
    3.4.2 實驗結果及分析第36-38頁
  3.5 小結第38-39頁
第四章 基于融合單演二值編碼和深度學習的人臉識別第39-48頁
  4.1 MBC特征第39-41頁
  4.2 基于MBCF特征和深度學習的人臉識別算法流程第41-43頁
  4.3 MBCF+DBN算法的實驗結果及分析第43-47頁
    4.3.1 權重參數的選擇第43-45頁
    4.3.2 模型評價第45-46頁
    4.3.3 實驗結果與分析第46-47頁
  4.4 小結第47-48頁
第五章 總結與展望第48-49頁
參考文獻第49-54頁
攻讀碩士學位期間發表的論文第54-55頁
致謝第55-56頁

本篇論文共56頁,點擊這進入下載頁面
 
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