首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

视觉性别处理研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-13页
   ·研究背景第9-10页
   ·研究现状第10-12页
   ·结构安排第12-13页
第二章 研究方法第13-27页
   ·实验设计第13-18页
     ·刺激设计第13-14页
     ·刺激编排第14-15页
     ·被试第15-16页
     ·实验过程第16页
     ·实验设计目的第16-17页
     ·实验数据记录第17-18页
     ·被试情况第18页
   ·数据分析方法第18-27页
     ·伪迹去除方法第18-19页
     ·独立成分分析第19页
     ·基于SVM的分类方法第19页
     ·基于图模型的优化方法第19-20页
     ·ERSP(Event-Related Spectrum Permutation)分析方法第20页
     ·数据离散化第20-21页
     ·GRSEC分类器第21-24页
     ·分类器评价指标第24-27页
第三章 实验结果第27-49页
   ·ERSP分析方法结果第27-34页
     ·针对原始数据进行分析第27-32页
     ·针对ICA分量进行分析第32-34页
   ·各分类器针对实验数据的比较第34-43页
     ·基于SVM分类器的实验结果第34-38页
     ·基于图模型方法的实验结果第38-39页
     ·GRSEC的实验结果第39-43页
   ·确定GRSEC细节的实验结果第43-49页
第四章 结果讨论第49-53页
   ·脸部性别处理机理第49-50页
     ·能量高低因人而异第49页
     ·ERP确实存在第49-50页
     ·被试间关键电极存在差异第50页
   ·视觉性别处理机理第50-51页
     ·非面部刺激诱发ERP第50页
     ·存在性别处理ICA分量第50-51页
     ·分类精度不高第51页
     ·存在性别处理单元第51页
   ·EEG分析的算法第51-53页
第五章 总结与展望第53-56页
   ·总结第53-54页
     ·面部性别处理第53页
     ·非面部性别处理第53页
     ·GRSEC分类器第53-54页
   ·展望第54-56页
     ·刺激时间的调整第54页
     ·屏幕位置的调整第54-55页
     ·刺激素材的采集第55-56页
参考文献第56-61页
致谢第61-62页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第62-64页

论文共64页,点击 下载论文
上一篇:基于可伸缩流媒体的数字水印技术研究
下一篇:新一代基因测序的数据处理中的相关问题