| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| ·模式识别 | 第11-13页 |
| ·课题的研究意义和现状 | 第13-14页 |
| ·木文工作概述 | 第14-18页 |
| ·主要创新点 | 第14-16页 |
| ·章节结构 | 第16-18页 |
| 第二章 支持向量机 | 第18-41页 |
| ·理论背景 | 第18-24页 |
| ·期单风险最小化准则 | 第18-19页 |
| ·经验风险最小化准则 | 第19-20页 |
| ·结构风险最小化准则 | 第20-24页 |
| ·线性支持向量机 | 第24-30页 |
| ·线性可分问题 | 第24-27页 |
| ·Karush-Kuhn-Tucker条件 | 第27页 |
| ·线性不可分问题 | 第27-29页 |
| ·线性支持向量机举例 | 第29-30页 |
| ·非线性支持向量机 | 第30-32页 |
| ·Mercer定理 | 第31-32页 |
| ·核函数举例 | 第32页 |
| ·算法实现 | 第32-35页 |
| ·组块法 | 第33-34页 |
| ·分解法 | 第34页 |
| ·序贯最小优化算法 | 第34-35页 |
| ·几点讨论 | 第35-40页 |
| ·结构风险最小化准则的实现 | 第35-36页 |
| ·感知器算法 | 第36-38页 |
| ·扩展支持向量机 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第三章 两类支持向量机参数选择 | 第41-67页 |
| ·研究现状 | 第41-44页 |
| ·交叉验证法 | 第41-43页 |
| ·使用leave-one-out边界 | 第43-44页 |
| ·使用VC边界进行参数选择 | 第44-66页 |
| ·应用难点 | 第44-45页 |
| ·解决思路 | 第45-47页 |
| ·最小包围体求解 | 第47-61页 |
| ·参数选择 | 第61-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第四章 多类支持向量机参数选择 | 第67-82页 |
| ·多类支持向量机构建 | 第67-73页 |
| ·显式分解法 | 第67-71页 |
| ·隐式分解法 | 第71-73页 |
| ·其他方法 | 第73页 |
| ·参数选择 | 第73-78页 |
| ·研究现状 | 第73-75页 |
| ·All-in-One策略 | 第75-76页 |
| ·One-in-One策略 | 第76-78页 |
| ·实验 | 第78-81页 |
| ·小结 | 第81-82页 |
| 第五章 多类支持向量机结果构建 | 第82-104页 |
| ·研究现状 | 第82-87页 |
| ·DAGSVM | 第83-84页 |
| ·PWC方法 | 第84-87页 |
| ·使用校正分类器的PWC算法 | 第87-90页 |
| ·PWC-CC算法 | 第88页 |
| ·NPWC-CC算法 | 第88-90页 |
| ·PWC分类器阵列法 | 第90-98页 |
| ·算法提出 | 第91-93页 |
| ·算法描述 | 第93-94页 |
| ·算法扩展 | 第94-98页 |
| ·算法特性 | 第98页 |
| ·两类支持向量机的概率输出 | 第98-99页 |
| ·实验 | 第99-102页 |
| ·小结 | 第102-104页 |
| 第六章 使用支持向量机进行人脸识别 | 第104-131页 |
| ·人脸识别 | 第104-110页 |
| ·难点及应用 | 第104-105页 |
| ·人脸识别分类 | 第105-106页 |
| ·2D静态人脸识别 | 第106-110页 |
| ·基于支持向量机的人脸识别 | 第110页 |
| ·木文实验所用人脸库 | 第110-113页 |
| ·AT&T人脸库 | 第111页 |
| ·组合人脸库 | 第111-113页 |
| ·人脸特征向量构建 | 第113-116页 |
| ·图像预处理 | 第114-115页 |
| ·特征提取 | 第115-116页 |
| ·自动参数选择 | 第116-118页 |
| ·提高识别性能 | 第118-120页 |
| ·提高识别速度 | 第120-124页 |
| ·idTeller：一个基于支持向量机的人脸识别软件 | 第124-128页 |
| ·输入／输出模块 | 第124-125页 |
| ·图像预处理模块 | 第125页 |
| ·特征提取模块 | 第125-126页 |
| ·分类器模块 | 第126-127页 |
| ·基准模块 | 第127-128页 |
| ·小结 | 第128-131页 |
| 第七章 总结和展望 | 第131-134页 |
| ·总结 | 第131-132页 |
| ·展望 | 第132-134页 |
| 参考文献 | 第134-146页 |
| 致谢 | 第146-147页 |
| 作者攻读博士学位期间发表的论文 | 第147-148页 |