第一章 绪论
1.1 研究目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 社交软件的发展现状
1.2.2 人脸识别技术研究现状
1.2.3 深度学习研究现状
1.3 本文的主要内容与安排
1.4 本章小结
第二章 LBP特征提取算法以及深度学习关键技术
2.1 LBP
2.1.1 圆形LBP
2.1.2等价模式LBP（uniform LBP）
2.1.3 LBP在人脸识别中的应用
2.2 深度学习
2.2.1 DBN模型的结构
2.2.2 受限波尔兹曼机RBM
2.3 本章小结
第三章 基于改进深度信念网络的人脸识别算法设计
3.1 基于改进DBN的人脸识别算法设计与实现
3.1.1 过拟合现象
3.1.2 Dropout与正则化方法对比
3.1.3 深度信念网络的优化
3.1.4 DDBN人脸识别算法
3.2 实验结果与分析
3.2.1 分块LBP算子选取实验
3.2.2 ORL人脸数据库实验
3.2.3 Yale人脸数据库实验
3.3.4 YaleB人脸数据库实验
3.3 本章小结
第四章 基于人脸识别的Android社交软件研究与实现
4.1 需求分析
4.1.1 功能需求
4.1.2 环境需求
4.2 系统架构设计
4.3 系统详细设计
4.3.1 “刷脸”登录模块
4.3.2 聊天模块
4.3.3 朋友圈模块
4.4 系统展示与测试
4.4.1 系统功能展示
4.4.2 系统测试
4.5 系统特色与不足
4.5.1 特色一：基于深度学习的“刷脸”登录
4.5.2 特色二：bmob云平台
4.5.3 系统存在的不足
4.6 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 工作总结
5.2 工作展望
参考文献
攻读硕士期间取得的学术成果
致谢
