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基于图像的性别分类研究
中文名称: 基于图像的性别分类研究
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论文编号: 3152876收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: A Study of Gender Classification Based on Images
学位类型: 硕士毕业论文
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: 计算机软件与理论
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 最小最大模块化支持向量机 支持向量机 模式识别 性别分类 头发特征提取
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: 生物特征作为人类个体的内在属性,具有很强的个体独立性和区别差异性.因此,如何有效地将个人的生物特征应用于计算机智能信息处理领(略)学者们的浓厚兴趣,希望计算机能够更好地具备类似于人类的感知识别能力.现阶段,应用于机器识别的人类生物特征识别主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别和掌纹识别等,并广泛应用于安全验证系统、视频会议、(略)等.近年来,基于人脸图像的生物特征识别研究取得了巨大的发展,(略)为人脸识别的一个研究子集,不仅能够应用在商业统计系统,智能机器人研究等领域,同时又是验证机器学习大规模分类器性能的一个很好的代表性问题,具有极高的研究价值.与人脸识别类似,性别分类主要分为图像预处理,特征提取和模式分类等(略)文主要对于应用在性别分类的特征提取和分类技术进行了系统、详细的研究,并重点介绍了在性别分类问题上使用区别于传统人脸内部特征的头发特征,并分析了其分类(略) 在人脸图像的预处理阶段,本文主要采取了儿何变换、直方图均衡和关键区域增强等方法.这些工作有效地对人脸图像进行了归一化工作,改善了图像质量,降低了计算复杂度,从而有利于提高后续算法的精度和收敛速度. ...
The biological characteristics are the inherent attributes of huma(omitted)which havestrong self-stability and individual independency. Therefore, i(omitted) a common researchproblem to apply the individual biological characteristics into machine l(omitted)telligenceand make the computer more intelligent as human beings. Recently, several dif(omitted)-logical characteristics have been applied into pattern recognition including face recognition,fing(omitted)cognition, iris recognition, palm print recogn...
目录:
摘要第5-7页
ABSTRACT(英文摘要)第7-8页
主要符号对照表第12-13页
第1章 绪论第13-18页
  ·研究背景及意义第13页
  ·相关研究内容第13-16页
    ·性别分类技术框架第13-14页
    ·国内外相关领域研究内容第14-16页
  ·本文的研究内容第16-18页
第2章 图像预处理第18-22页
  ·图像预处理的作用及意义第18页
  ·图像灰度化第18-19页
  ·图像归一化第19-20页
  ·直方图均衡化第20-21页
  ·本章小结第21-22页
第3章 图像特征提取第22-33页
  ·子空间方法第22-27页
    ·特征脸PCA第22-24页
    ·Fisher脸(FLDA)第24-27页
  ·基于核的子空间方法(KPCA,KFDA)第27-29页
  ·非负矩阵分解方法(NMF)第29-30页
  ·Gabor小波特征提取方法第30-32页
    ·Gabor小波概述第30-31页
    ·Gabor小波性质第31页
    ·图像的二维Gabor小波变换第31-32页
  ·本章小结第32-33页
第4章 头发检测与特征提取第33-44页
  ·概述第33页
  ·头发检测第33-36页
    ·关键点定位第33-34页
    ·检测算法第34-36页
  ·头发特征提取第36-42页
    ·头发模型第36页
    ·头发长度第36-37页
    ·头发表面积第37页
    ·头发颜色第37-39页
    ·头发纹理第39-41页
    ·分头角度第41-42页
  ·本章小结第42-44页
第5章 分类器概论第44-53页
  ·统计学习理论第44-50页
    ·最佳分离超平面第45-49页
    ·非线性可分的分离超平面第49-50页
  ·支持向量机第50-52页
    ·SVM公式推导第50-51页
    ·SVM训练算法第51-52页
  ·本章小结第52-53页
第6章 最小最大模块化支持向量机第53-60页
  ·任务分解第53-57页
    ·将多类问题分解为二类问题第53-54页
      ·一对一分解第53-54页
      ·一对其他分解第54页
    ·进一步分解二类问题第54-55页
    ·分解策略第55-57页
      ·随机分解第56页
      ·超平面分解第56-57页
      ·根据先验知识分解第57页
  ·子问题合并第57-60页
    ·MIN单元第58页
    ·MAX单元第58-60页
第7章 实验结果与分析第60-69页
  ·人脸库介绍第60-61页
    ·FERET人脸库第60页
    ·AR人脸库第60-61页
    ·自建人脸库第61页
  ·交叉验证第61-62页
    ·保留法第62页
    ·k折交叉验证第62页
    ·留一法交叉验证第62页
  ·实验结果及分析第62-68页
    ·不同特征的性别分类结果和分析第62-65页
    ·不同分类器的性别分类结果和分析第65-68页
  ·本章小结第68-69页
第8章 总结与展望第69-71页
  ·本文的主要贡献第69-70页
  ·进一步的研究工作第70-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-76页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文第76页
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