| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1. 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1. 课题背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2. 人脸身份认证系统结构 | 第14-15页 |
| 1.3. 人脸活体检测算法及其国内外研究现状 | 第15-21页 |
| 1.3.1. 基于手工特征的活体检测方法 | 第16-18页 |
| 1.3.2. 基于深度学习的活体检测方法 | 第18-19页 |
| 1.3.3. 非常用模态相机与活体检测 | 第19-21页 |
| 1.4. 人脸特征点定位算法概述 | 第21-22页 |
| 1.5. 本文内容及安排 | 第22-23页 |
| 1.6. 本论文的创新点 | 第23-25页 |
| 2. 人脸活体检测算法研究 | 第25-46页 |
| 2.1. 引言 | 第25-26页 |
| 2.2. 眨眼检测 | 第26-30页 |
| 2.2.1. 人脸特征点定位 | 第26-27页 |
| 2.2.2. 眨眼检测算法 | 第27-29页 |
| 2.2.3. 眨眼检测结果验证和分析 | 第29-30页 |
| 2.3. 边框检测 | 第30-35页 |
| 2.3.1. 边框检测算法研究 | 第31-33页 |
| 2.3.2. 边框检测算法具体实现 | 第33-34页 |
| 2.3.3. 边框检测算法结果验证与分析 | 第34-35页 |
| 2.4. 摩尔纹检测 | 第35-43页 |
| 2.4.1. 摩尔纹检测算法研究 | 第36-37页 |
| 2.4.2. 摩尔纹检测算法具体实现 | 第37-41页 |
| 2.4.3. 摩尔纹检测算法结果验证与分析 | 第41-43页 |
| 2.5. 实验结果与分析 | 第43-44页 |
| 2.6. 本章小结 | 第44-46页 |
| 3. 人脸识别算法研究及应用 | 第46-62页 |
| 3.1. 深度人脸识别算法概述 | 第46-49页 |
| 3.2. 基于centor loss的人证比对识别 | 第49-57页 |
| 3.2.1. 使用centor loss的深度人脸识别网络 | 第49-54页 |
| 3.2.2. 人证识别实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 3.2.3. 人证识别系统的应用 | 第56-57页 |
| 3.3. 小样本人脸识别算法研究 | 第57-61页 |
| 3.3.1. triplet loss介绍 | 第58-60页 |
| 3.3.2. 实验结果与分析 | 第60-61页 |
| 3.4. 本章小结 | 第61-62页 |
| 4. 人脸识别系统构建 | 第62-72页 |
| 4.1. 系统设计 | 第62-67页 |
| 4.1.1. 系统总体设计 | 第62-63页 |
| 4.1.2. 系统功能模块设计 | 第63-67页 |
| 4.2. 系统实现 | 第67-71页 |
| 4.2.1. 系统主界面 | 第67-68页 |
| 4.2.2. 人脸验证模块界面及识别效果 | 第68-69页 |
| 4.2.3. 人脸识别模块界面及识别效果 | 第69-71页 |
| 4.3. 本章小结 | 第71-72页 |
| 5. 总结与展望 | 第72-75页 |
| 5.1. 本文工作总结 | 第72-73页 |
| 5.2. 未来工作展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第80页 |