| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要贡献与创新 | 第13-14页 |
| 1.4 本论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 人脸识别概述 | 第16-23页 |
| 2.1 人脸识别流程 | 第16页 |
| 2.2 人脸识别应用模式 | 第16-17页 |
| 2.3 方法分类 | 第17-20页 |
| 2.3.1 基于几何特征的方法 | 第17页 |
| 2.3.2 基于局部特征的方法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 基于子空间的方法 | 第18页 |
| 2.3.4 基于稀疏表示的方法 | 第18-19页 |
| 2.3.5 基于深度学习的方法 | 第19-20页 |
| 2.4 人脸数据集介绍 | 第20-22页 |
| 2.4.1 用于训练的公开人脸数据集 | 第20-21页 |
| 2.4.2 用于测试的公开人脸数据集 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 深度学习相关技术 | 第23-33页 |
| 3.1 深度神经网络 | 第23页 |
| 3.2 卷积神经网络 | 第23-28页 |
| 3.2.1 卷积神经网络特性 | 第24-25页 |
| 3.2.1.1 局部连接 | 第24-25页 |
| 3.2.1.2 权值共享 | 第25页 |
| 3.2.2 CNN结构组成 | 第25-28页 |
| 3.2.2.1 卷积层 | 第26页 |
| 3.2.2.2 池化层 | 第26-27页 |
| 3.2.2.3 全连接层 | 第27页 |
| 3.2.2.4 分类器层 | 第27-28页 |
| 3.3 典型的网络结构 | 第28-32页 |
| 3.3.1 AlexNet | 第28-29页 |
| 3.3.2 VGG-Net | 第29-30页 |
| 3.3.3 GoogLeNet | 第30-31页 |
| 3.3.4 ResNet | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于深度学习的人脸识别算法设计与分析 | 第33-68页 |
| 4.1 人脸检测算法MTCNN | 第33-36页 |
| 4.2 基于局部纹理特征增强的图像预处理方法 | 第36-39页 |
| 4.2.1 光照变化对识别效果的影响 | 第36-37页 |
| 4.2.2 预处理流程 | 第37-38页 |
| 4.2.3 图像预处理效果展示 | 第38-39页 |
| 4.3 基于ResNet的网络结构 | 第39-42页 |
| 4.3.1 ResNet模型 | 第39-41页 |
| 4.3.2 一种基于ResNet设计的网络模型 | 第41-42页 |
| 4.4 损失函数 | 第42-46页 |
| 4.4.1 Softmax函数 | 第42-43页 |
| 4.4.2 损失函数CenterLoss | 第43-44页 |
| 4.4.3 损失函数A-softmaxLoss | 第44-45页 |
| 4.4.4 正则化优化Softmax函数 | 第45-46页 |
| 4.5 PReLU激活函数 | 第46-47页 |
| 4.6 数据集说明 | 第47-51页 |
| 4.6.1 公开人脸数据集 | 第47-48页 |
| 4.6.2 自建亚洲人脸数据集 | 第48-51页 |
| 4.6.2.1 数据集收集对象 | 第49页 |
| 4.6.2.2 数据集收集方法 | 第49页 |
| 4.6.2.3 数据集的筛选 | 第49-50页 |
| 4.6.2.4 自建亚洲人脸测试集 | 第50-51页 |
| 4.7 实验结果测试与分析 | 第51-67页 |
| 4.7.1 实验平台介绍 | 第51页 |
| 4.7.2 评测指标 | 第51-52页 |
| 4.7.3 预处理方法对比分析 | 第52-54页 |
| 4.7.4 网络结构对比分析 | 第54-63页 |
| 4.7.5 人脸数据集的影响 | 第63-66页 |
| 4.7.6 其他训练技巧的影响 | 第66-67页 |
| 4.7.6.1 BatchNormalization | 第67页 |
| 4.7.6.2 Dropout | 第67页 |
| 4.8 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 人证比对系统的设计与实现 | 第68-82页 |
| 5.1 系统概述及总体框架 | 第68-70页 |
| 5.1.1 系统概述 | 第68-69页 |
| 5.1.2 系统总体架构 | 第69-70页 |
| 5.2 系统流程 | 第70-73页 |
| 5.2.1 只读身份证流程 | 第70页 |
| 5.2.2 人证比对流程 | 第70-71页 |
| 5.2.3 凭证打印流程 | 第71-72页 |
| 5.2.4 数据管理流程 | 第72页 |
| 5.2.5 更改系统设置流程 | 第72-73页 |
| 5.3 系统模块的设计与实现 | 第73-76页 |
| 5.3.1 视频采集模块 | 第73-74页 |
| 5.3.2 身份证读取模块 | 第74-75页 |
| 5.3.3 人证比对模块 | 第75-76页 |
| 5.3.4 数据管理模块 | 第76页 |
| 5.4 图形界面设计 | 第76-78页 |
| 5.5 测试结果与分析 | 第78-81页 |
| 5.5.1 测试环境 | 第78页 |
| 5.5.2 功能测试 | 第78-79页 |
| 5.5.3 性能测试 | 第79-80页 |
| 5.5.4 系统识别准确率测试 | 第80-81页 |
| 5.5.5 系统的优缺点分析 | 第81页 |
| 5.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 全文总结 | 第82-83页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第89页 |