基于支持向量机的人脸识别改进算法

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基于支持向量机的人脸识别改进算法

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基于支持向量机的人脸识别改进算法

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-15页
· 课题的研究背景及意义	第9页
· 研究现状	第9-10页
· 人脸识别系统	第10-13页
· 自动与半自动人脸识别	第10-11页
· 鉴别、验证和监控	第11页
· 大型人脸识别系统	第11-12页
· 人脸识别系统性能评测	第12-13页
· 本文主要工作	第13-15页
第2章人脸识别技术	第15-26页
· 人脸图像的检测	第15-17页
· 人脸图像检测概述	第15-16页
· 基于人脸图像色彩属性	第16-17页
· 基于人脸几何特征	第17页
· 人脸图像特征提取	第17-23页
· 主成分分析	第17-19页
· 线性判决分析	第19-21页
· 基于核的特征提取方法	第21-23页
· 人脸图像分类方法	第23-25页
· 基于人工神经网络的方法	第23页
· 基于支持向量机的方法	第23-24页
· 基于三维数据的方法	第24页
· 几种方法的比较	第24-25页
· 小结	第25-26页
第3章支持向量机基本理论	第26-35页
· 统计学习理论	第26-28页
· 概述	第26页
· VC维	第26-27页
· 结构风险最小化	第27-28页
· 支持向量机	第28-34页
· KKT条件及Mercer核	第29-30页
· 线性支持向量机	第30-33页
· 非线性支持向量机	第33-34页
· 小结	第34-35页
第4章基于支持向量机的人脸识别算法	第35-47页
· 决策树理论	第35-37页
· 概述	第35页
· 基本算法	第35-36页
· CLS算法	第36-37页
· 基于支持向量机的人脸识别算法	第37-41页
· 基于支持向量机算法	第37-39页
· 基于决策树的支持向量机算法	第39-41页
· 改进的基于决策树的支持向量机人脸识别算法	第41-44页
· 几种算法分析比较	第44-45页
· 实验结果分析	第45-46页
· 小结	第46-47页
第5章结论与展望	第47-49页
· 结论	第47页
· 展望	第47-49页
参考文献	第49-52页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第52-53页
致谢	第53页

本篇论文共53页，点击这进入下载页面。

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