| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 人脸识别研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 人脸识别技术的发展与现状 | 第11-14页 |
| 1.3 人脸识别算法研究的难点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 本文各章节内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 人脸识别相关技术介绍 | 第17-35页 |
| 2.1 人脸检测技术 | 第17-24页 |
| 2.1.1 手工设计特征方法的人脸检测 | 第18-20页 |
| 2.1.2 基于深度学习的人脸检测方法 | 第20-24页 |
| 2.2 人脸对齐技术 | 第24-26页 |
| 2.3 卷积神经网络技术 | 第26-32页 |
| 2.3.1 激活函数 | 第27-28页 |
| 2.3.2 通道注意模块 | 第28-31页 |
| 2.3.3 残差网络 | 第31-32页 |
| 2.3.4 中心损失函数 | 第32页 |
| 2.4 公开数据集 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于卷积神经网络的人脸识别实验 | 第35-54页 |
| 3.1 网络结构设计与训练 | 第35-39页 |
| 3.2 人脸识别优化实验 | 第39-53页 |
| 3.2.1 实验一:最大特征图激活函数 | 第39-40页 |
| 3.2.2 实验二:注意机制对人脸识别的影响 | 第40-44页 |
| 3.2.3 实验三:改进的残差网络对人脸识别的影响 | 第44-46页 |
| 3.2.4 实验四:中心损失函数监督信号对人脸识别的影响 | 第46-49页 |
| 3.2.5 实验五:网络优化调整与训练 | 第49-53页 |
| 3.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 安卓平台人脸识别系统设计 | 第54-59页 |
| 4.1 安卓平台开发环境介绍 | 第54-56页 |
| 4.1.1 安卓平台介绍 | 第54-55页 |
| 4.1.2 开发环境介绍 | 第55-56页 |
| 4.2 人脸识别系统设计与实现 | 第56-58页 |
| 4.2.1 摄像头调用与图像获取与JNI调用 | 第56-57页 |
| 4.2.2 人脸注册模块 | 第57页 |
| 4.2.3 人脸识别模块 | 第57-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 不足与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第69页 |