| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-17页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外人脸识别技术研究发展过程与现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第16页 |
| 1.4 本论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 深度学习方法概述 | 第17-34页 |
| 2.1 深度信念网络 | 第17-21页 |
| 2.1.1 受限玻尔兹曼机RBM | 第17-20页 |
| 2.1.2 深度置信网络 | 第20-21页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第21-30页 |
| 2.2.1 卷积神经网络简介 | 第21-22页 |
| 2.2.2 卷积神经网络的结构 | 第22-26页 |
| 2.2.3 人工神经元基本结构 | 第26页 |
| 2.2.4 前向传播 | 第26-28页 |
| 2.2.5 反向传播 | 第28-30页 |
| 2.3 栈式自编码网络 | 第30-33页 |
| 2.3.1 自编码模型 | 第30-32页 |
| 2.3.2 栈式自编码网络 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 深度人脸网络设计优化方法 | 第34-54页 |
| 3.1 实验人脸数据集对比 | 第34-36页 |
| 3.1.1 FERET人脸数据集 | 第34-35页 |
| 3.1.2 FRGC-V2人脸数据集 | 第35-36页 |
| 3.1.3 LFW人脸数据集 | 第36页 |
| 3.1.4 YouTube Face人脸数据集 | 第36页 |
| 3.2 基于高性能人脸识别网络结构特点对比 | 第36-40页 |
| 3.2.1 DeepID深度人脸网络结构 | 第36-38页 |
| 3.2.2 DeepID2深度人脸网络结构 | 第38-39页 |
| 3.2.3 FaceNet深度人脸网络结构 | 第39-40页 |
| 3.3 GoogeLeNet网络结构及Inception部件 | 第40-42页 |
| 3.4 基于深度及宽度模型的人脸网络结构设计 | 第42-44页 |
| 3.4.1 基于Inception部件的宽度模型定义 | 第42-43页 |
| 3.4.2 基于卷积层部件的深度模型定义 | 第43页 |
| 3.4.3 深度人脸结构设计优化方法 | 第43-44页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第44-53页 |
| 3.5.1 CAFFE框架简介 | 第44-46页 |
| 3.5.2 实验过程及结果 | 第46-49页 |
| 3.5.3 实验结果分析 | 第49-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 多级人脸识别网络设计及分析 | 第54-68页 |
| 4.1 ResNet | 第54-57页 |
| 4.1.1 残差学习机制简介 | 第54-55页 |
| 4.1.2 捷径标识映射 | 第55-57页 |
| 4.1.3 多种网络结构比较分析 | 第57页 |
| 4.2 基于定义模型的多级人脸网络设计 | 第57-61页 |
| 4.2.1 多级人脸网络结构设计 | 第59页 |
| 4.2.2 实验过程及结果 | 第59-61页 |
| 4.3 基于互信息的人脸特征分析 | 第61-67页 |
| 4.3.1 香农定理 | 第61-64页 |
| 4.3.2 贝叶斯上界 | 第64-65页 |
| 4.3.3 基于互信息的深度人脸网络特征分析 | 第65-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 深度人脸特征和统计学习人脸特征比较 | 第68-82页 |
| 5.1 人脸识别统计学习特征提取 | 第68-73页 |
| 5.1.1 LBP人脸特征 | 第68-70页 |
| 5.1.2 Gabor人脸特征提取 | 第70-73页 |
| 5.2 深度人脸特征提取及可视化 | 第73-76页 |
| 5.2.1 VGG-Face人脸网络结构 | 第73页 |
| 5.2.2 深度学习人脸特征与统计特征可视化 | 第73-76页 |
| 5.3 基于互信息的人脸特征分析 | 第76-81页 |
| 5.3.1 多特征串行融合 | 第77-78页 |
| 5.3.2 PCA降维 | 第78页 |
| 5.3.3 基于特征向量融合的性能分析 | 第78-80页 |
| 5.3.4 基于特征图及互信息的性能分析 | 第80-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-83页 |
| 6.1 工作总结 | 第82页 |
| 6.2 展望 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第88-89页 |