| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 人脸识别技术的历史 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的主要研究内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 人脸识别系统组成 | 第14-24页 |
| 2.1 人脸图像采集 | 第14页 |
| 2.2 人脸检测算法 | 第14-19页 |
| 2.3 人脸特征点定位方法 | 第19-20页 |
| 2.4 人脸图像的匹配与识别方法 | 第20-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 卷积神经网络相关理论 | 第24-29页 |
| 3.1 神经网络的基本原理 | 第24-25页 |
| 3.2 局部感受野(LocalReceptiveField) | 第25-27页 |
| 3.3 权值共享(ParameterSharing) | 第27页 |
| 3.4 池化(Pool) | 第27-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于卷积神经网络的人脸识别算法 | 第29-42页 |
| 4.1 基于FuSt的人脸检测算法 | 第29-34页 |
| 4.1.1 快速LAB特征级联分类器 | 第29-31页 |
| 4.1.2 基于SURF特征的MLP级联 | 第31-32页 |
| 4.1.3 统一的高精度MLP级联 | 第32-34页 |
| 4.2 基于CFAN的人脸特征点定位算法 | 第34-38页 |
| 4.2.1 栈式自编码网络(SAN) | 第34-35页 |
| 4.2.2 基于CFAN的人脸特征点定位算法 | 第35-38页 |
| 4.3 基于VGGNet的人脸识别算法 | 第38-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于卷积神经网络的人脸识别算法匹配过程及实验结果. | 第42-53页 |
| 5.1 基于ORL数据库的人脸检测实验结果 | 第42-43页 |
| 5.2 基于AFW数据库与本地库的人脸检测实验结果 | 第43-46页 |
| 5.3 基于ORL数据库与本地库的人脸关键点定位算法实验结果 | 第46-48页 |
| 5.4 基于卷积神经网络的人脸识别算法实验结果及分析 | 第48-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文总结 | 第53页 |
| 6.2 本文展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
