基于多核学习的近红外人脸检测方法研究



基于多核学习的近红外人脸检测方法研究

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基于多核学习的近红外人脸检测方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-16页
1.1 研究背景与意义	第9-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.3 本文研究内容	第14-15页
1.4 文章结构安排	第15-16页
第二章多核学习理论	第16-28页
2.1 机器学习	第16页
2.2 支持向量机	第16-20页
2.2.1 间隔与支持向量	第17-18页
2.2.2 线性可分情况	第18-20页
2.2.3 线性不可分情况	第20页
2.3 核函数	第20-23页
2.4 多核学习理论	第23-24页
2.4.1 多核学习	第23页
2.4.2 多核学习最优分类超平面的求解	第23-24页
2.5 核相似性度量	第24-27页
2.5.1 理想内核	第25页
2.5.2 相似性度量方法	第25-27页
2.6 本章小结	第27-28页
第三章基于PSO优化算法的MKL框架	第28-42页
3.1 算法框架	第28-29页
3.2 PSO优化算法	第29-32页
3.2.1 基本PSO算法	第29-30页
3.2.2 改进的PSO算法	第30-32页
3.3 基于改进PSO算法的MKL	第32-34页
3.3.1 快速Isomap	第32-33页
3.3.2 改进的MKL算法	第33-34页
3.4 实验仿真及结果分析	第34-41页
3.4.1 参数设置	第34-35页
3.4.2 实验设计	第35-36页
3.4.3 结果分析	第36-41页
3.5 本章小结	第41-42页
第四章改进MKL框架在近红外人脸检测系统中的应用	第42-51页
4.1 概述	第42页
4.2 系统分析与设计	第42-43页
4.3 软件开发环境	第43页
4.4 应用程序编写	第43-47页
4.4.1 图像采集模块	第44-45页
4.4.2 人脸检测模块	第45-46页
4.4.3 结果展示模块	第46-47页
4.5 系统运行效果	第47-50页
4.6 本章小结	第50-51页
第五章总结与展望	第51-53页
5.1 工作总结	第51页
5.2 展望	第51-53页
参考文献	第53-58页
致谢	第58-59页
攻读学位期间的研究成果	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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