本文的題目是改進(jìn)的核函數(shù)算法及其在人臉識(shí)別中的應(yīng)用研究。
本文在系統(tǒng)學(xué)習(xí)現(xiàn)有核函數(shù)及支持向量機(jī)相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)研究了自適應(yīng)選擇核函數(shù)算法，通過引入樸素正則風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則，提出了一種改進(jìn)的在線核函數(shù)算法。算法采用截?cái)嗾`差最小化、合理選取拉格郎日因子等方法對(duì)新增樣本進(jìn)行訓(xùn)練，有效地克服了現(xiàn)有方法收斂精度低和不能自適應(yīng)選擇樣本的困難。
根據(jù)獨(dú)立分量分析的原理和特點(diǎn)，將改進(jìn)的核函數(shù)算法引入人臉識(shí)別的研究中，給出了基于ICA-SVM的人臉識(shí)別算法及實(shí)現(xiàn)方法。
論文分別應(yīng)用數(shù)值仿真及現(xiàn)有人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，分析了算法的數(shù)值特性并驗(yàn)證了算法的可靠性和實(shí)用性。
本文數(shù)值仿真與分析軟件基于MATLAB和LABVIEW虛擬儀器設(shè)計(jì)開發(fā)。
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標(biāo)簽：
核函數(shù)
人臉識(shí)別
中的應(yīng)用
支持向量機(jī)
上傳時(shí)間：
2016-02-14
上傳用戶：Divine
