基于SVM的多姿态人脸检测方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-9页 |
| Content | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展及现状 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究目标 | 第12页 |
| 1.4 课题研究内容 | 第12-13页 |
| 1.5 论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第15-20页 |
| 2.1 多姿态人脸检测技术 | 第15-18页 |
| 2.2 支持向量机技术 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 协同人脸检测模型 | 第20-27页 |
| 3.1 协同人脸检测模型的体系结构 | 第20-23页 |
| 3.2 协同人脸检测模型的组件 | 第23-25页 |
| 3.2.1 数据采集和数据预处理 | 第23-24页 |
| 3.2.2 人脸检测器 | 第24-25页 |
| 3.2.3 分析检测 | 第25页 |
| 3.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第四章 多姿态人脸协同检测算法 | 第27-44页 |
| 4.1 改进的KNN算法 | 第28-29页 |
| 4.2 支持向量机 | 第29-35页 |
| 4.2.1 VC维 | 第29-30页 |
| 4.2.2 结构风险最小化 | 第30页 |
| 4.2.3 线性支持向量机 | 第30-34页 |
| 4.2.4 非线性支持向量机 | 第34-35页 |
| 4.3 超球支持向量机检测器 | 第35-41页 |
| 4.4 实验分析 | 第41-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 实验结果及其分析 | 第44-53页 |
| 5.1 数据来源 | 第44页 |
| 5.2 数据处理 | 第44页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第44-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间从事的科研项目及发表的论文 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
