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基于支持向量机的人脸特征选择及识别研究

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基于支持向量机的人脸特征选择及识别研究
论文目录
 
1 绪论第13-25 页
  · 人脸识别研究意义及本论文的立题思想第13-15 页
  · 人脸识别研究现状第15-23 页
  · 本论文研究内容第23-25 页
2 支持向量机相关理论及核心技术第25-43 页
  · 引言第25-27 页
  · 支持向量机第27-31 页
  · 支持向量机的相关核心技术第31-41 页
  · 本章小结第41-43 页
3 特征选择方法第43-57 页
  · 引言第43-44 页
  · 特征选择基本方法第44-45 页
  · FILTER 特征选择模型(特征提取)第45-50 页
  · WRAPPER 特征选择模型第50-53 页
  · 启发式特征搜索方法第53-55 页
  · 本章小结第55-57 页
4 本论文提出的人脸特征选择及识别方法第57-95 页
  · 基于SVM 的特征选择方法第57-58 页
  · 本论文提出的人脸特征选择及识别基本框架第58-62 页
  · 基于KPCA,SVM 及GSFS 的人脸特征选择及识别方法第62-67 页
  · 基于SVM RFE 的人脸特征选择方法第67-74 页
  · 基于REGULARIZED RISK MINIMIZATION(RRM)的人脸特征选择方法第74-80 页
  · 基于不同MARGIN 的人脸特征选择及识别方法第80-90 页
  · SVM 超参数调节研究第90-93 页
  · 一种基于复合特征评估判据的人脸特征选择构想第93 页
  · 本章小结第93-95 页
5 标准人脸图像库及预处理第95-101 页
  · ORL 人脸图像库第95 页
  · IITL 人脸图像库第95-96 页
  · UMIST 人脸图像库第96 页
  · AR 人脸图像库第96 页
  · YALEB 人脸图像库第96-97 页
  · FERET 人脸图像库第97-99 页
  · 标准人脸图像库的预处理第99-101 页
6 全文工作总结及今后工作展望第101-105 页
  · 全文工作总结第101-103 页
  · 今后工作展望第103-105 页
致谢第105-107 页
参考文献第107-117 页
附录第117-120 页
独创性声明第120 页
学位论文版权使用授权书第120页

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