摘  要

 

随着社会发展的需要和人们追求高效舒适的生活环境的需要，同时伴随着图像处理技术的不断革新，人脸识别成为计算机视觉和图像处理领域中的热门话题。它以其便捷性、非接触性、抗干扰能力强等特点使得它在生物识别领域中占有非常重要的位置。不过随着需要处理的图像数据量的不断增加和真实复杂环境下，人脸识别的验证速度和识别率都出现了瓶颈。深度学习的出现，特别是卷积神经网络的出现，使得人脸识别验证速度和精度得到了飞速进步，同时也使得人脸识别在智能检测、安全防护、金融交易等方面得到广泛应用。

本文研究的主要工作如下：首先概述研究课题的背景和意义，剖析基于深度学习的人脸识别的研究现状，之后阐释深度学习的基本原理以及现今成熟运用的网络框架，然后介绍基于深度学习的人脸识别的流程，最后提出基于深度学习人脸识别系统的设计。

 

关键词：深度学习，人脸识别，神经网络，卷积神经网络

目  录

 

第一章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 研究现状 1

1.3 研究目标及内容 2

1.4 论文组织结构 2

第二章 深度学习 3

2.1 机器学习与深度学习 3

2.1.1 机器学习 3

2.1.2 深度学习 3

2.2 基本理论与常用模型 3

2.3 卷积神经网络 4

2.3.1 局部连接 4

2.3.2 参数共享 4

第三章 基于深度学习的人脸识别 6

3.1 人脸识别原理 6

3.2 人脸识别流程 6

3.3 人脸识别结果 7

第四章 总结与展望 10

参考文献 11

致  谢 12