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基于支持向量机的人眼定位方法研究
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基于支持向量机的人眼定位方法研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
1 绪论
第9-16页
· 研究背景
第9-11页
· 国内外研究现状
第11-13页
· 人眼定位中存在的问题
第13-14页
· 论文的主要工作
第14-16页
2 人眼定位的基本理论
第16-20页
· 人眼准确定位的重要性
第16页
· 人眼定位的典型方法
第16-20页
· 模板匹配法
第16-17页
· Hough变换法
第17-18页
· 红外光照法
第18页
· 对称变换法
第18-19页
· 基于学习的方法
第19-20页
3 人脸区域检测
第20-37页
· 图像的预处理
第20-27页
· 图像增强
第20-21页
· 图像灰度变换
第21-25页
· 图像滤波
第25-27页
· 基于肤色的人脸区域检测
第27-35页
· 选取颜色空间
第27-29页
· 肤色模型的建立
第29-30页
· 光线补偿及肤色相似度计算
第30-32页
· 形态学处理及人脸候选区域检测
第32-35页
· 实验结果分析
第35-37页
4 样本的选取与支持向量机的训练算法
第37-53页
· 支持向量机
第37-44页
· 最优分类超平面和支持向量
第37页
· 线性可分与线性不可分情况
第37-41页
· 非线性可分情况下的C-SVM
第41-44页
· 样本的获取
第44-45页
· 正人眼样本的获取
第44-45页
· 负人眼样本的获取
第45页
· 支持向量机训练算法
第45-53页
· Chunking算法
第46页
· 分解算法
第46-47页
· 次序最小优化算法
第47-53页
5 基于支持向量机的人眼定位
第53-68页
· 样本的预处理
第53-59页
· 数据处理
第53-55页
· 用PCA方法进行降维
第55-59页
· 基于支持向量机算法的眼部样本训练
第59-64页
· 选择核函数
第59-60页
· 参数的选择
第60-61页
· 训练的结果与分析
第61-63页
· 人眼定位
第63-64页
· 实验结果与分析
第64-68页
结论
第68-70页
致谢
第70-71页
参考文献
第71-74页
攻读学位期间的研究成果
第74页
本篇论文共
74
页,
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。
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