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人工神经网络方法在人脸检测和数据挖掘中的应用
中文名称: 人工神经网络方法在人脸检测和数据挖掘中的应用
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论文编号: 3514085收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: 无英文名称
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: 神经网络 人脸检测 数据挖掘
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: 人工神经网络(ANN)是一种用以模拟人类智能的复杂网络,现已广泛应用于智能控制、系统辨识、智能检测等领域.在分析人工神经网络结构和特性的基础上,本文(略)检测和数据挖掘中的应用. 本文的主要工作反映在以下两个方面: 1.基于BP 网络的人脸检测系统 本文设计并实现了一套人脸检测系统,并重点研究了其中用于鉴别(略)(略)部分.BP 神经网络是一种多层前馈神经网络,能够通过有教师学习,获得对人脸图像特征和规则的隐性表达.在设计中,我们一方面针对人脸图像的特殊性,对传统的BP 神经网络结构进行了改进;另一方面,针对原有BP 神经网络算法效率较低、容易陷入局部极小等缺陷,优化了网络参数的调整方式;最后,针对非人脸样本不足的问题,采用了自举的网络训练方式. 实验结果证明,整套人脸检测系统能够在给定图片中较准确地定位出直立的甚至带有轻微旋转(略)而改进后的BP 网络缩短了学习时间,提高了学习效率,并在一定程度上避免了学习中的局部极小问题. 2.基于GHSOM 网络的一种类别型数据的聚类方法 聚类是数据挖掘中的一种(略)术和方法,而类别型数据的聚类一直是其中难于解决的...
Artificial Neural Network (ANN) is a co(omitted)ork which could simulate some intelligent behaviors of human. It has been widely applied in the fields of intelligent control, system identificat(omitted)ntelligent(omitted)on etc. Based on the analysis of the model and character of ANN, this paper mainly discusses the appl(omitted) it in Face Detection and Data Mining. The main work of this paper can be conclu(omitted)he following two aspects. 1.Face Detection System Based on BP Neural Network T...
目录:
摘要第4-5页
Abstract第5页
目录第7-9页
第1章 引言第9-14页
  ·人工神经网络的发展第9-10页
  ·人工神经网络基本特征及应用第10-11页
  ·人脸检测简介第11-12页
  ·数据挖掘简介第12-13页
  ·本文研究内容及章节安排第13-14页
第2章 人工神经网络概述第14-22页
  ·脑神经系统与生物神经元第14-15页
    ·脑神经系统第14页
    ·生物神经元第14-15页
  ·人工神经元第15-17页
    ·M-P 模型第15-16页
    ·人工神经元的分类第16-17页
  ·人工神经网络第17-22页
    ·人工神经网络的拓扑结构第17-19页
    ·人工神经网络的学习机制第19-22页
第3章 基于BP 网络的人脸检测系统第22-41页
  ·前言第22-23页
  ·系统设计目标第23-24页
  ·系统框架及实现第24-28页
  ·BP 神经网络简介第28-33页
    ·BP 网络结构第28-29页
    ·BP 学习算法第29-33页
  ·人脸检测系统中的BP 神经网络第33-38页
    ·改进的BP 网络结构第33-34页
    ·改进的BP 学习算法第34-35页
    ·BP 网络的学习样本选择及自举训练第35-38页
  ·计算机实验第38-40页
    ·实验方法第38页
    ·结果及分析第38-40页
  ·小结第40-41页
第4章 基于GHSOM 网络的一种类别型数据的聚类方法第41-60页
  ·前言第41-43页
    ·数据挖掘中的聚类第41-42页
    ·类别型数据的聚类第42-43页
  ·一种新型的类别型数据量化方法第43-47页
    ·问题描述第43页
    ·量化方法第43-45页
    ·量化方法的讨论第45-46页
    ·向量降维——IFF 方法第46-47页
  ·GHSOM 网络简介第47-52页
    ·SOM 网络与自组织映射学习算法第47-48页
    ·GHSOM 网络结构第48-49页
    ·GHSOM 训练过程第49-52页
  ·类别型数据聚类中的GHSOM 神经网络第52-56页
    ·GHSOM 训练过程的缺陷第52-53页
    ·改进的GHSOM 训练过程第53-54页
    ·改进的自组织映射学习算法第54-56页
  ·计算机实验第56-59页
    ·实验方法第56页
    ·结果及其分析第56-59页
  ·小结第59-60页
第5章 结束语第60-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
作者简介第66页
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