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基于核主成分分析特征提取及支持向量机的人脸识别应用研究

论文目录

第一章序言	第1-17页
·统计学习理论	第11-12页
·支持向量机	第12-14页
·核主成分分析	第14-15页
·本文的选题意义及内容安排	第15-17页
第二章统计学习理论简介	第17-25页
·机器学习的基本问题	第18-20页
·机器学习问题的表示	第18-19页
·经验风险最小化	第19-20页
·复杂性与推广能力	第20页
·统计学习理论	第20-23页
·函数集的VC维	第21页
·推广能力的界	第21-22页
·结构风险最小化	第22-23页
·本章小结	第23-25页
第三章层次支持向量机	第25-33页
·支持向量机的工作原理	第25-29页
·线性支持向量机	第25-27页
·非线性支持向量机	第27-29页
·支持向量机与人工神经网络的比较	第29-30页
·多类支持向量机	第30-31页
·二类组合分类	第30页
·层次支持向量机分类	第30-31页
·对比分析	第31页
·本章小结	第31-33页
第四章核主成分分析的理论简介	第33-39页
·主成分分析	第33-35页
·核主成分分析方法	第35-38页
·本章小结	第38-39页
第五章支持向量机在人脸识别中的应用	第39-50页
·基于SVM和主成分分析的人脸识别	第40-45页
·人脸的特征提取	第40-43页
·人脸的识别过程	第43-44页
·实验结果及分析	第44-45页
·基于SVM和核主成分分析的人脸识别	第45-50页
·人脸的特征提取	第45-47页
·人脸的识别过程	第47-48页
·实验结果及分析	第48页
·本章小结	第48-50页
第六章总结与展望	第50-53页
·总结	第50-51页
·展望	第51-53页
参考文献	第53-56页
硕士期间发表的论文	第56页

论文编号BS1289154，这篇论文共56页会员购买按0.35元/页下载，共需支付19.6元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付28元。

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