| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 人脸识别技术概述 | 第11-12页 |
| 1.1.1 人脸识别的研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 人脸识别的研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 人脸识别的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 卷积神经网络和梯度下降算法的理论基础 | 第17-32页 |
| 2.1 卷积神经网络 | 第17-18页 |
| 2.2 神经网络的组成 | 第18-19页 |
| 2.2.1 神经元 | 第18页 |
| 2.2.2 多层神经网络 | 第18-19页 |
| 2.3 卷积神经网络的组成 | 第19-23页 |
| 2.3.1 CNN的定义 | 第20页 |
| 2.3.2 CNN的层 | 第20-23页 |
| 2.4 激活函数 | 第23-24页 |
| 2.5 CNN的训练流程 | 第24-28页 |
| 2.5.1 CNN的正向传播 | 第24-26页 |
| 2.5.2 CNN的反向传播 | 第26-28页 |
| 2.6 梯度下降算法 | 第28-31页 |
| 2.6.1 梯度下降算法 | 第28-30页 |
| 2.6.2 梯度下降的算法调优 | 第30-31页 |
| 2.6.3 随机梯度下降法 | 第31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于深度网络的人脸识别方法 | 第32-58页 |
| 3.1 人脸数据集 | 第32-33页 |
| 3.2 人脸预处理 | 第33-34页 |
| 3.3 基于OpenCV的人脸识别算法 | 第34-36页 |
| 3.4 AlexNet网络 | 第36-37页 |
| 3.5 改进卷积核网络结构 | 第37-39页 |
| 3.6 超参数设置 | 第39-41页 |
| 3.6.1 修改网络文件 | 第40页 |
| 3.6.2 修改超参数文件 | 第40-41页 |
| 3.7 ORL的人脸识别结果与分析 | 第41-46页 |
| 3.7.1 ORL数据集损失曲线结果与分析 | 第41-43页 |
| 3.7.2 ORL数据集识别率曲线结果与分析 | 第43-45页 |
| 3.7.3 ORL数据集识别率结果与分析 | 第45-46页 |
| 3.8 GT的人脸识别结果与分析 | 第46-51页 |
| 3.8.1 GT数据集损失曲线结果与分析 | 第46-48页 |
| 3.8.2 GT数据集识别率曲线结果与分析 | 第48-50页 |
| 3.8.3 GT数据集识别率结果与分析 | 第50-51页 |
| 3.9 Faces95 的人脸识别结果与分析 | 第51-57页 |
| 3.9.1 Faces95 数据集损失曲线结果与分析 | 第51-53页 |
| 3.9.2 Faces95 数据集识别率曲线结果与分析 | 第53-55页 |
| 3.9.3 Faces95 数据集识别率结果与分析 | 第55-57页 |
| 3.10 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于优化深度神经网络的人脸识别方法 | 第58-79页 |
| 4.1 优化的改进卷积核网络结构 | 第58-59页 |
| 4.2 设置超参数 | 第59页 |
| 4.3 ORL数据集的人脸识别结果与分析 | 第59-65页 |
| 4.3.1 ORL数据集的损失曲线结果与分析 | 第59-62页 |
| 4.3.2 ORL数据集的识别率曲线结果与分析 | 第62-64页 |
| 4.3.3 ORL数据集的识别率结果与分析 | 第64-65页 |
| 4.4 GT数据集的人脸识别结果与分析 | 第65-70页 |
| 4.4.1 GT数据集的损失曲线结果与分析 | 第65-67页 |
| 4.4.2 GT数据集的识别率曲线结果与分析 | 第67-70页 |
| 4.4.3 GT数据集的识别率结果与分析 | 第70页 |
| 4.5 Faces95 数据集的人脸识别结果与分析 | 第70-76页 |
| 4.5.1 Faces95 数据集的损失曲线结果与分析 | 第70-73页 |
| 4.5.2 Faces95 数据集的识别率曲线结果与分析 | 第73-75页 |
| 4.5.3 Faces95 数据集的识别率结果与分析 | 第75-76页 |
| 4.6 人脸识别的算法对比 | 第76-78页 |
| 4.7 本章小结 | 第78-79页 |
| 第5章 结论 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 在学研究成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
