基于深度迁移学习的小样本人脸识别研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 人脸识别方法综述

1.2.2 小样本人脸识别的发展现状

1.3 主要研究内容及贡献

1.4 论文结构

第二章 人脸识别相关理论基础

2.1 传统人脸识别理论

2.1.1 传统人脸特征提取方法

2.1.2 传统特征分类方法

2.2 深度学习理论

2.2.1 卷积基本概念

2.2.2 层级结构

2.2.3 常见的卷积网络形式

2.3 深度迁移学习理论

2.2.1 深度迁移学习的基本概念

2.2.2 深度迁移学习的方法分类

2.4 本章小结

第三章 基于深度迁移学习的人脸识别模型结构优化

3.1 基于保守训练的人脸识别迁移网络设计与优化

3.1.1 基于保守训练的深度迁移网络的构建

3.1.2 实验分析及结果

3.2 基于层迁移的人脸识别网络模型的改进

3.2.1 基于层迁移的网络模型的构建

3.2.2 实验分析及结果

3.3 本章小结

第四章 一体化人脸自动识别情报系统的框架设计

4.1 人脸自动识别情报系统的框架设计

4.1.1 系统设计的背景与意义

4.1.2 系统框架的构成

4.2 一体化人脸识别系统的改进与创新

4.2.1 人脸聚类的技术研究

4.2.2 小样本人脸识别网络的改进

4.2.3 人脸数据库的设计开发

4.3 实验结果及分析

4.3.2 实验结果及分析

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 研究展望

致谢

参考文献

作者在学期间取得的学术成果

作者在学期间参与的科研项目