| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 人脸识别研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 人脸识别的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 深度学习在人脸识别中的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要内容及结构安排 | 第11-14页 |
| 2 深度学习概述 | 第14-28页 |
| 2.1 人工神经网络 | 第14-18页 |
| 2.1.1 神经网络概述 | 第14-15页 |
| 2.1.2 工作原理 | 第15-17页 |
| 2.1.3 神经网络训练 | 第17-18页 |
| 2.2 深度学习 | 第18-26页 |
| 2.2.1 深度学习的工作原理 | 第18-20页 |
| 2.2.2 深度神经网络 | 第20-21页 |
| 2.2.3 卷积神经网络 | 第21-26页 |
| 2.3 小结 | 第26-28页 |
| 3 人脸检测与对齐 | 第28-42页 |
| 3.1 基于卷积神经网络的人脸检测算法 | 第28-31页 |
| 3.1.1 网络结构 | 第28-30页 |
| 3.1.2 网络训练 | 第30-31页 |
| 3.2 人脸对齐 | 第31-39页 |
| 3.2.1 人脸特征点检测 | 第31-36页 |
| 3.2.2 Supervised Descent Method(SDM)算法 | 第36-39页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第39-41页 |
| 3.3.1 人脸检测 | 第39-41页 |
| 3.3.2 人脸对齐 | 第41页 |
| 3.4 小结 | 第41-42页 |
| 4 基于深度学习的人脸识别 | 第42-56页 |
| 4.1 基于卷积神经网络的人脸识别 | 第42-47页 |
| 4.1.1 DeepFace网络结构 | 第43-44页 |
| 4.1.2 改进的卷积神经网络 | 第44-46页 |
| 4.1.3 改进距离度量准则 | 第46-47页 |
| 4.2 算法实现 | 第47-50页 |
| 4.2.1 训练 | 第47-48页 |
| 4.2.2 测试 | 第48-49页 |
| 4.2.3 系统构建 | 第49-50页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第50-54页 |
| 4.3.1 人脸验证 | 第50-52页 |
| 4.3.2 人脸识别 | 第52-54页 |
| 4.4 小结 | 第54-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |