基于深度学习人脸识别算法的研究与实现

目录

声明

第1章 绪论

1.1 论文研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的研究内容和组织结构

1.3.1 论文的研究内容

1.3.2 论文的组织结构

第2章 论文涉及的基础理论知识

2.1 人脸识别相关损失函数

2.1.1 Softmax Loss

2.1.2 Center Loss

2.1.3 Triplet Loss

2.1.4 L-Softmax Loss

2.1.5 A-Softmax Loss

2.1.6 Focal Loss

2.2 VGGNet 和正则化方法

2.2.1 VGGNet

2.2.2 DropOut

2.2.3 Batch Normalization

2.3 MTCNN

2.3.1 MTCNN 网络结构

2.3.2MTCNN的损失函数

2.4本章小结

第3章 人脸数据集及数据预处理

3.1FSC-VGG实验数据集

3.2应用系统人脸数据集的构建

3.3数据预处理

3.3.1图像增广

3.3.2尺度归一化

3.3.3数据集的数据清洗

3.4本章小结

第4章 基于FSC-VGG的人脸识别算法改进

4.1基于FSC-VGG的人脸识别

4.1.1 FSC-VGG网络结构

4.1.2 FSC-VGG的损失函数

4.2 FSC-VGG 的实验与结果分析

4.2.1实验环境

4.2.2实验参数设置

4.2.3实验结果与分析

4.3本章小结

第5章学生体质健康监测与管理平台人脸识别系统的设计

5.1学生体质健康监测与管理平台系统组成

5.1.1学生体质健康监测与管理平台

5.1.2人脸识别系统功能结构与流程

5.2系统开发环境

5.2.1系统硬件平台

5.2.2系统软件环境配置

5.3人脸识别系统软件设计

5.3.1人脸识别系统应用界面

5.3.2人脸图像的录入

5.3.3模型训练与加载

5.3.4人脸识别模块设计与实现

5.4本章小结

第6章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

作者简介及在学期间所取得的科研成果

致谢