基于进化计算和支持向量机的人脸识别算法研究

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基于进化计算和支持向量机的人脸识别算法研究

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基于进化计算和支持向量机的人脸识别算法研究

论文目录
摘要	第1-8 页
ABSTRACT	第8-9 页
插图索引	第9-10 页
附表索引	第10-11 页
第1章绪论	第11-17 页
· 研究背景及意义	第11 页
· 人脸识别系统	第11-12 页
· 人脸识别研究现状和应用前景	第12-14 页
· 国内外人脸识别研究现状	第12-13 页
· 人脸识别应用前景	第13-14 页
· 进化计算研究现状	第14-15 页
· 本文研究工作	第15-17 页
第2章人脸识别方法综述	第17-25 页
· 人脸图像预处理方法	第17-18 页
· 灰度归一化	第17-18 页
· 尺度归一化	第18 页
· 人脸图像的特征提取方法	第18-22 页
· 特征脸方法	第19-20 页
· Gabor变换	第20-21 页
· 基于核的非线性子空间方法	第21-22 页
· 人脸确认识别方法	第22-24 页
· 基于几何特征的方法	第22 页
· 基于人工神经网络的方法	第22-23 页
· 基于弹性图匹配的方法	第23-24 页
· 本章小结	第24-25 页
第3章典型的进化计算方法及其改进	第25-38 页
· 粒子群优化算法	第25-28 页
· 基本原理	第25-26 页
· 算法流程	第26-28 页
· 混沌理论	第28-34 页
· 混沌理论的发展	第28-29 页
· 混沌的定义	第29-31 页
· 混沌运动的特征	第31 页
· 混沌运动的判断准则	第31-33 页
· 常用混沌模型	第33-34 页
· 改进的混沌粒子群算法	第34-35 页
· 仿真实验结果及分析	第35-36 页
· 本章小结	第36-38 页
第4章基于混沌粒子群的支持向量机训练方法	第38-47 页
· 支持向量机	第38-40 页
· 线性可分支持向量机	第38-39 页
· 非线性可分支持向量机	第39-40 页
· 训练支持向量机的常用方法	第40-43 页
· 分块(Chunking)方法	第40 页
· 分解算法	第40-41 页
· 序列最小优化算法	第41-43 页
· 利用混沌粒子群训练支持向量机的方法	第43-44 页
· 仿真实验及结果分析	第44-46 页
· CPSO-SVM人脸识别实验	第45 页
· SMO-SVM人脸识别实验	第45-46 页
· 本章小结	第46-47 页
总结与展望	第47-49 页
1 本文总结	第47 页
2 今后工作展望	第47-49 页
参考文献	第49-52 页
致谢	第52-53 页
附录A 攻读硕士学位期间所发表的论文	第53页

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