模糊支持向量机在人脸识别中的应用



模糊支持向量机在人脸识别中的应用

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模糊支持向量机在人脸识别中的应用

论文目录
摘要	第1-6 页
ABSTRACT	第6-9 页
第一章绪论	第9-14 页
· 研究背景及意义	第9-10 页
· 相关研究现状	第10-12 页
· 本文的研究内容和组织结构	第12-14 页
· 研究内容	第12-13 页
· 组织结构	第13-14 页
第二章支持向量机及其理论基础	第14-22 页
· 统计学习理论	第14-17 页
· 学习过程的一致性条件	第14-15 页
· 函数集的学习性能与VC维	第15-16 页
· 推广性的界	第16-17 页
· 结构风险最小化	第17 页
· 最优分类面	第17-19 页
· 线性最优分类面	第17-19 页
· 广义最优分类面	第19 页
· 支持向量机(SVM)	第19-21 页
· 本章小结	第21-22 页
第三章模糊支持向量机算法和二分类问题	第22-34 页
· 模糊支持向量机	第22-25 页
· 模糊K近邻算法和对隶属度求解	第25-28 页
· K近邻算法	第25-27 页
· 基于模糊K近邻算法的隶属度求解	第27-28 页
· 模糊支持向量机算法在二分类中的简单应用	第28-32 页
· 人工数据的测试	第28-29 页
· 稻米恶白粒率检测	第29-32 页
· K近邻的查找方法	第32-33 页
· 本章小结	第33-34 页
第四章人脸图像的预处理和特征的提取	第34-43 页
· 人脸图像的预处理	第34-35 页
· 人脸图像特征提取	第35-41 页
· 独立成分分析(ICA)	第35-36 页
· 主成分分析(PCA)	第36-38 页
· 二维主成分分析(2DPCA)	第38-41 页
· 本章小结	第41-43 页
第五章基于改进模糊支持向量机的人脸识别	第43-51 页
· 支持向量机的多分类设计	第43-44 页
· 一对一方法	第43 页
· 一对多方法	第43 页
· 决策树分类	第43-44 页
· 人脸特征模糊隶属度的计算	第44-45 页
· 算法在人脸识别中的应用	第45-49 页
· 特征分量选取	第45-47 页
· 人脸识别	第47-49 页
· 实验结果分析	第49 页
· 本章小结	第49-51 页
结束语	第51-53 页
参考文献	第53-56 页
致谢	第56-57 页
附录 (攻读学位期间发表论文目录及参加科研项目)	第57 页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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