基于SVM及RF的CNN分类模型及其在人脸检测中的应用研究
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基于SVM及RF的CNN分类模型及其在人脸检测中的应用研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-8页
第一章 绪论
第8-16页
· 本文研究的背景及意义
第8-9页
· 研究现状
第9-14页
· 卷积神经网络的研究现状
第9-11页
· 人脸检测的研究现状
第11-14页
· 本文研究的内容
第14-15页
· 本文的组织结构
第15-16页
第二章 相关背景知识介绍
第16-26页
· 卷积神经网络基础知识
第16-19页
· 神经网络模型
第16-17页
· 神经网络的训练方法
第17-18页
· 卷积神经网络模型
第18-19页
· 支持向量机(SVM)基础知识
第19-22页
· 统计学习理论
第19-21页
· 支持向量分类机
第21-22页
· 随机森林(RF)基础知识
第22-24页
· 决策树
第22-23页
· 随机森林算法原理
第23-24页
· 本章小结
第24-26页
第三章 基于SVM的经典卷积神经网络分类模型
第26-34页
· 经典卷积神经网络分类模型
第26-28页
· 基于SVM的经典卷积神经网络分类模型算法
第28-30页
· 算法的训练
第30-32页
· 仿真实例
第32-33页
· 本章小结
第33-34页
第四章 基于SVM/RF的PCANets分类模型
第34-45页
· PCA与直方图原理
第34-37页
· PCA特征提取方法
第34-35页
· 直方图处理
第35-37页
· 基于SVM/RF的PCANets分类模型
第37-41页
· PCANets算法
第37-40页
· 基于SVM/RF的PCANets算法
第40-41页
· 仿真实例
第41-44页
· PCANets的参数设定
第41-43页
· PCANets-SVM/RF的分类效果
第43-44页
· 本章小结
第44-45页
第五章 基于SVM/RF的自适应中值滤波PCANets分类模型
第45-54页
· 中值滤波方法
第45-47页
· 一维中值滤波
第45-46页
· 二维中值滤波
第46页
· 中值滤波的特性
第46-47页
· 自适应中值滤波PCANets模型
第47-50页
· 自适应中值滤波
第47-49页
· 自适应中值滤波PCANets算法步骤
第49-50页
· 仿真实例
第50-53页
· 自适应中值滤波实验效果
第51-52页
· 自适应PCANets-SVM/RF的分类效果
第52-53页
· 本章小结
第53-54页
第六章 总结与展望
第54-56页
· 总结
第54-55页
· 展望
第55-56页
参考文献
第56-60页
附录1 程序清单
第60-61页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文
第61-62页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目
第62-63页
致谢
第63页
本篇论文共
63
页,
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