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基于支持向量机的人脸特征选择及识别研究
中文名称: 基于支持向量机的人脸特征选择及识别研究
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论文编号: 3122271收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on Facial Feature Selection and Recognition Based on Support Vector Machine
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 仪器科学与技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 人脸识别(Face Recognition) 支持向量机(SVM) 特征选择(Feature Selection) 间隔(Margin) 核方法(Kernel Method) 支持向量机超参数(SVM Hyperparameters)
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 人脸识别实质是稀疏超高维空间、典型的小样本模式识别问题.解决这类问题的关键在于如何获得对分类有意义的特征.特征选择的评价将取决于其分类识别(略)好的特征选择方法应该使所选择的特征子集即使采用最普通的(略)获得较好的分类结果.特征选择需要解决两个问题,一个是特征选择的判据或评估判据问题;另一个是特征搜索策略问题. 本论文首先对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的基本理论及相关的核心技术-最优化理论、核函数特征空间、泛化性理论进行了分析、研究.其次,对特征选择基(略)式(Embedded)、过滤式(Filter)和封装式(Wrapper)特征选择模型的特性、特征选择评估判据以及启发式特征搜索方法进行了研究.针对人脸识别问题,提出将小波变换及核主元分析(KPCA)作为Fi(略)选择模型,将SVM作为Wrapper特征(略)基于Filter和Wrapper特征选择模型提出了复合的人脸特征选择及识别新框架以及技术解决方案. 本论文在提出的新方案中,对以SVM为核心的Wrapper特征选择模型中的特征评估判据问题进行了重点研究. ...
Face recognition is essentia(omitted)cal small-sample pattern recognition problem in sparse hyper-high dimensional space. The key to solve the problem i(omitted)btain the significant features for classification. The criterion to evaluate the performance of feature selection li(omitted)ability of classification. A perfect feature selection method can(omitted) the selected feature subset obtain the best classification per(omitted)ven adopt common classifiers. The aim of feature selection is to solve...
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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