基于改进MTCNN模型的人脸检测与面部关键点定位

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 人脸检测研究现状

1.2.2 面部关键点定位的研究现状

1.3 主要研究工作及创新点

1.4 章节安排

第2章 深度学习方法概述

2.1 引言

2.2 深度学习的发展进程

2.2.1 机器学习

2.2.2 浅层学习

2.2.3 深度学习

2.3 简述人工神经网络

2.3.1 人工神经网络的特征

2.3.2 神经元单元模型

2.3.3 神经网络的模型

2.4 卷积神经网络的基本概念

2.4.1 基本结构

2.4.2 训练过程

2.5 基于深度学习的人脸检测与面部关键点定位方法

2.6 小结

第3章 基于多尺度多模板图像金字塔数据预处理方法的MTCNN模型

3.1 引言

3.2 多尺度多模板图像金字塔的数据预处理方法

3.3 多尺度多模板图像金字塔预处理的MTCNN模型的训练

3.4 实验

3.4.1 实验配置与数据

3.4.2 实验结果及分析

3.5 小结

第4章 基于脑平行交互机制的面部关键点定位方法

4.1 引言

4.2 基于脑平行交互机制的MTCNN模型

4.3 实验

4.3.1 实验配置与数据

4.3.2 实验结果及分析

4.4 小结

第5章 基于组合模型的人脸检测

5.1 引言

5.2 基于MTCNN与ERT的混合人脸检测模型

5.2.1 级联形状回归模型

5.2.2 集成回归树（ERT）模型

5.2.3 基于MTCNN与ERT的混合人脸检测模型

5.3 实验

5.3.1 实验配置与数据

5.3.2 实验结果及分析

5.4 小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

攻读硕士期间研究成果

致谢