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用于生物特征數據分類的SVM算法改進

發(fā)布時間:2023-05-05 23:43
  隨著計算機科學和互聯(lián)網技術的飛速發(fā)展,生物識別技術在我們的社會生活中得到了廣泛的應用,如指紋識別,人臉識別等。由于人臉識別具有強制性,接觸性等,并且,作為一種生物識別技術,人臉識別方法很快成為一個重要的研究領域。人臉識別是模式識別中的熱門話題。因為其便利性,人臉識別被廣泛的應用于有較高安全要求的認證,檢測和調查中。人臉識別算法從最初的簡單條件下的識別發(fā)展到多因素復雜條件下的識別。復雜條件下的人臉識別要考慮光線,面部旋轉,面部遮擋,噪聲污染,膚色和種族因素等多種因素。因此,復雜條件下的人臉識別仍然是人臉識別領域的難題。本文研究了生物特征數據分類的問題。使用支持向量機算法對生物特征數據分類己經被廣泛使用,但識別需要很長時間。為了減少算法運行時間,通常采用降維。在將數據導入分類算法之前,先對數據做降維的預處理。過去,許多研究人員已經提出了使用降維技術對生物特征數據進行分類的各種技術,并且大多數技術已用于人臉圖像數據分類。準確率是衡量模型性能最重要的指標。對幾種生物特征數據降維處理后進行分類,然后比較分類時間。但是,這樣處理很復雜,所以,這種研究方法很少用。因此,在本文中對使用支持向量機算法識...

【文章頁數】:61 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
Chapter 1 Introduction
    1.1 The importance and origin of research problems
    1.2 Research background and significance
        1.2.1 Research background
        1.2.2 Significance
    1.3 Research status at home and abroad
        1.3.1 Domestic Research status
        1.3.2 Foreign research status
    1.4 Thesis Organization
Chapter 2 Literary review and related research
    2.1 Biometric
        2.1.1 Definition and type of biometric
        2.1.2 Biometric Applications
        2.1.3 Benefits of Biometric Implementation
    2.2 Support Vector Machine (SVM)
        2.2.1 Applications of SVM
        2.2.2 Linear Support Vector Machine
        2.2.3 Nonlinear classification
    2.3 Linear Discriminant Analysis (LDA)
Chapter 3 The method of the research
    3.1 Research Framework
    3.2 Algorithm Design
        3.2.1 Algorithm design Support Vector Machine for Biometric Data Classification
        3.2.2 Performance testing modeling of the support vector machine algorithm for biometric data classification
        3.2.3 Research tools
Chapter 4 Testing and discussion
    4.1 Test data
        4.1.1 Face-Recognition
        4.1.2 Fingerprint-classification
        4.1.3 Signature-Verification
    4.2 Performance testing Improved support vector machine algorithm
        4.2.1 Effects of how to use SVM
        4.2.2 Effects of Bio-SVM on physical Biomedical Data
        4.2.3 Effects of Bio-SVM on Behavioral Biometric Data
    4.3 Comparison of experimental results Biometric Image classification with Algorithms Various
    4.4 Discuss the results
    4.5 Summary and Future Work
Chapter 5 Conclusions
Bibliography
Acknowledgement
Biography



本文編號:3808597

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