| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-16页 |
| 2 预备知识 | 第16-29页 |
| 2.1 支持向量机基本知识 | 第16-24页 |
| 2.2 核函数 | 第24-27页 |
| 2.3 核独立成分分析方法 | 第27-29页 |
| 3 改进粒子群算法对核参数寻优 | 第29-36页 |
| 3.1 粒子群算法概述 | 第29-31页 |
| 3.2 改进算法参数寻优 | 第31-34页 |
| 3.3 数值实验 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 SVM在人脸识别的应用 | 第36-43页 |
| 4.1 图像采集与预处理 | 第36-39页 |
| 4.2 基于KICA的特征提取 | 第39-40页 |
| 4.3 核参数分类训练 | 第40页 |
| 4.4 SVM分类识别与性能比较 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 总结与展望 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 硕士阶段的主要成果 | 第48页 |