| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 引言 | 第15-16页 |
| 1.2 人脸识别和深度学习的发展概述 | 第16-20页 |
| 1.2.1 人脸识别发展概述 | 第16-19页 |
| 1.2.2 深度学习发展概述 | 第19-20页 |
| 1.3 本论文的主要工作和内容安排 | 第20-21页 |
| 第二章 Caffe简介及其开发环境搭建 | 第21-29页 |
| 2.1 Caffe深度学习工具简介 | 第21-22页 |
| 2.2 Caffe开发环境的搭建 | 第22-25页 |
| 2.3 Caffe三大模块Blobs、Layers和Nets | 第25-26页 |
| 2.4 Caffe的基本层级 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于深度卷积神经网络的人脸识别研究与实现 | 第29-51页 |
| 3.1 卷积神经网络基本结构及其原理 | 第29-34页 |
| 3.1.1 卷积层 | 第29-32页 |
| 3.1.2 池化层 | 第32-33页 |
| 3.1.3 SoftMax层 | 第33-34页 |
| 3.2 基于Caffe的深度卷积神经网络设计 | 第34-44页 |
| 3.2.1 卷积层实现 | 第34-36页 |
| 3.2.2 池化层实现 | 第36-37页 |
| 3.2.3 深度卷积神经网络整体设计 | 第37-40页 |
| 3.2.4 参数更新 | 第40-41页 |
| 3.2.5 特征可视化 | 第41-44页 |
| 3.2.6 与传统手工特征的的区别 | 第44页 |
| 3.3 实验测试与结果分析 | 第44-50页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第45-46页 |
| 3.3.2 测试结果与分析 | 第46-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 人脸识别软件的设计与实现 | 第51-67页 |
| 4.1 1:N人脸识别Web应用软件总体设计 | 第51-53页 |
| 4.2 1:N人脸识别Web应用软件服务端的设计和实现 | 第53-58页 |
| 4.2.1 服务端人脸识别功能模块 | 第53-56页 |
| 4.2.2 Web后台框架模块 | 第56-57页 |
| 4.2.3 Web服务器部署 | 第57-58页 |
| 4.3 1:N人脸识别Web应用软件HTML页面设计和实现 | 第58-60页 |
| 4.4 Android手机刷脸登录系统 | 第60-62页 |
| 4.5 Android手机刷脸登录系统服务端设计与实现 | 第62-64页 |
| 4.5.1 人脸识别模块 | 第62-63页 |
| 4.5.2 数据库操作模块 | 第63-64页 |
| 4.6 Android客户端界面设计与实现 | 第64-66页 |
| 4.7 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 软件测试 | 第67-73页 |
| 5.1 测试环境 | 第67-68页 |
| 5.2 功能测试 | 第68-71页 |
| 5.3 性能测试 | 第71-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简介 | 第81-82页 |
