目录
第一章绪论 (1)
1.1课题的研究背景及意义 (1)
1.1.1人脸识别的研究意义 (1)
1.1.2行人检测的研究意义 (2)
1.2国内外研究现状 (3)
1.2.1人脸识别的研究现状 (3)
1.2.2行人检测的研究现状 (4)
1.3本文的主要研究内容 (6)
1.4本论文的组织结构 (6)
第二章卷积神经网络的结构及算法原理 (8)
2.1神经网络和深度神经网络概述 (8)
2.2人工神经网络 (8)
2.2.1单个神经元 (8)
2.2.2多层感知器 (11)
2.2.3反向传播算法 (12)
2.3卷积神经网络的结构与原理 (15)
2.3.1卷积神经网络的结构 (16)
图2.10全连接与局部连接 (17)
2.3.2卷积神经网络的训练过程 (18)
2.4深度神经网络计算框架Caffe简介 (18)
2.6本章小结 (20)
第三章基于人脸识别的卷积神经网络研究 (21)
3.1DeepID网络介绍 (21)
3.1.1DeepID人脸图片预处理 (21)
3.1.2DeepID算法流程与网络结构 (22)
3.1.3DeepID算法数据集与训练 (22)
3.2卷积神经网络的结构与改进 (24)
3.2.1卷积神经网络的结构 (24)
3.2.2人脸关键点检测 (25)
3.2.3特征提取网络 (26)
3.3模型的训练 (28)
3.3.1特征提取网络的训练 (28)
3.4实验步骤 (29)
3.4.1人脸矫正与局部人脸剪切 (29)
3.4.2三个基础网络的训练 (30)
3.4.3分类网络的训练 (31)
3.5本章小结 (32)
第四章人脸识别实验及分析 (33)
4.1实验数据 (33)
4.2模型的训练 (33)
4.2实验结果与分析 (33)
4.3本章小结 (42)
第五章基于卷积神经网络的行人检测研究 (43)
5.1三个基本概念 (43)
5.1.1mAP (44)
5.1.3边界框回归 (45)
5.2基于CNN的目标检测 (47)
5.3SSD模型 (49)
5.3.1SSD目标检测模型介绍 (49)
5.3.2SSD的训练过程 (52)
5.4基于行人检测的卷积神经网络的结构与原理 (54)
5.4.1default Box的改进 (54)
5.4.2网络结构的改进 (55)
5.5行人检测模型的训练过程 (56)
5.5.1匹配策略 (56)
5.5.2训练的数据集 (57)
5.5本章小结 (58)
第六章行人检测模型的仿真与分析 (59)
6.1实验数据 (59)
6.2实验效果 (60)
6.2.1与现有流行算法的对比 (61)
6.3本章小结 (63)
第七章总结与展望 (64)
7.1本文总结 (64)
7.2未来展望 (64)
致谢 (66)
参考文献 (67)
攻读硕士期间取得的成果 (72)