基于多示例的集成学习理论与应用研究
| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题研究目的及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 多示例学习研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 集成学习研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 多示例集成学习基本理论 | 第20-26页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 MILBOOST算法理论研究 | 第20-21页 |
| 2.3 MILBOOST算法应用 | 第21-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于MILBOOST的目标跟踪算法 | 第26-41页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 目标跟踪算法的现状及优缺点 | 第26-29页 |
| 3.2.1 目标跟踪研究现状 | 第26-27页 |
| 3.2.2 目标跟踪方法 | 第27-29页 |
| 3.3 核密度估计与权重示例选择 | 第29-32页 |
| 3.3.1 核密度估计 | 第29-30页 |
| 3.3.2 权重示例选择 | 第30-32页 |
| 3.4 稳健性目标跟踪算法 | 第32-35页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第35-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于MILBOOST的验证码识别算法 | 第41-58页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 验证码研究现状以及方法难点 | 第41-44页 |
| 4.2.1 验证码识别研究现状 | 第41-42页 |
| 4.2.2 验证码识别方法的优缺点 | 第42-44页 |
| 4.3 动态验证码的鲁棒性分析 | 第44-46页 |
| 4.4 动态验证码网站的安全隐患 | 第46-47页 |
| 4.5 验证码识别过程 | 第47-54页 |
| 4.5.1 确定种类 | 第47-48页 |
| 4.5.2 提取信息图像 | 第48-51页 |
| 4.5.3 形态学图像处理 | 第51-52页 |
| 4.5.4 字符分割 | 第52-54页 |
| 4.6 MILBOOST字符识别 | 第54页 |
| 4.7 实验结果分析 | 第54-57页 |
| 4.8 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结和展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
