基于Volterra级数核方法的人形检测研究
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
1.3 研究内容和结构安排 | 第15-17页 |
第2章 核方法的理论基础 | 第17-29页 |
2.1 引言 | 第17-18页 |
2.2 核方法基本原理 | 第18-19页 |
2.3 核函数 | 第19-22页 |
2.3.1 核函数理论 | 第19-20页 |
2.3.2 常用的核函数 | 第20-21页 |
2.3.3 核函数的构造 | 第21-22页 |
2.4 支持向量机 | 第22-28页 |
2.4.1 二分类支持向量机 | 第22-26页 |
2.4.2 多分类支持向量机 | 第26-28页 |
2.5 本章总结 | 第28-29页 |
第3章 基于GF空间多项式核函数的分类研究 | 第29-42页 |
3.1 引言 | 第29-30页 |
3.2 GF空间多项式核 | 第30-32页 |
3.3 GF空间多项式核函数的多核优化 | 第32-38页 |
3.3.1 简单多核 | 第32-34页 |
3.3.2 半无穷规划 | 第34-36页 |
3.3.3 扩展水平方法 | 第36-37页 |
3.3.4 MKL-GL | 第37-38页 |
3.4 实验仿真 | 第38-41页 |
3.4.1 双螺旋线实验 | 第38-39页 |
3.4.2 UCI样本实验 | 第39-41页 |
3.5 本章总结 | 第41-42页 |
第4章 人形检测方案与实验仿真 | 第42-55页 |
4.1 人体检测框架 | 第42-43页 |
4.1.1 训练过程 | 第42-43页 |
4.1.2 检测过程 | 第43页 |
4.2 实验仿真 | 第43-51页 |
4.2.1 建立实验仿真数据库 | 第43-45页 |
4.2.2 特征提取 | 第45-49页 |
4.2.3 训练分类器 | 第49-51页 |
4.3 仿真结果与分析 | 第51-54页 |
4.4 本章总结 | 第54-55页 |
第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
5.1 本文工作总结 | 第55页 |
5.2 本文不足之处和展望 | 第55-57页 |
致谢 | 第57-58页 |
参考文献 | 第58-62页 |
附录 | 第62页 |