基于Gabor特征人脸的性别鉴定

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毕业论文范文题目： 基于Gabor特征人脸的性别鉴定，论文范文关键词： 基于Gabor特征人脸的性别鉴定
基于Gabor特征人脸的性别鉴定毕业论文范文介绍开始：
　　本科毕业设计基于Gabor特征人脸的性别鉴定
　　Gabor小波变换|支持向量机（SVM）|特征提取|人脸性别鉴定|数字调制解调
　　文件格式：word+PPT
　　
　　本科毕业设计基于Gabor特征人脸的性别鉴定
　　一套完整的毕业设计，包括任务书、开题报告、论文正文、外文翻译、答辩PPT。
　　有预览文件请查看。
　　
　　论文正文共31页。共24587个字符数（不计空格）。整套压缩包大小：824KB。
　　外文翻译 Gabor Wavelet Selection and SVM Classification for Object Recognition（基于Gabor特征的提取和SVM分类的物体识别）。
　　
　　基于Gabor特征人脸的性别鉴定
　　
　　摘要:针对人脸性别鉴定，本文是对基于Gabor小波变换的人脸特征提取与支持向量机SVM相结合的人脸性别鉴定的研究。人脸的性别鉴定是根据人脸图像判别其性别的模式识别问题。首先，用Gabor小波对预处理过的训练的人脸图像进行特征提取，利用Gabor小波对位置误差、光线等因素具有强的鲁棒子性的特点，将人脸图像在一定格点上取大小和方向不同Gabor小波滤波器进行特征提取，取变换系数幅度值作为特征向量，送入支持向量机SVM中进行分类。
　　支持向量机理论是基于结构风险最小化理论提出的，它在解决小样本问题方面表现出许多特有的优势，并已成为国际模式识别领域首选的分类器，通过有效地结合Gobor小波特征提取和支持向量机的分辨能力，对人脸库进行性别鉴定，可以得到较高的性别识别率。
　　
　　关键字：Gabor小波变换，支持向量机（SVM），特征提取，人脸性别鉴定
　　
　　目录
　　
　　摘要 I
　　Abstract II
　　第一章绪论 1
　　1.1 选题的依据及意义 1
　　1.2 国内外研究现状及发展趋势（含文献综述） 2
　　1.3 本论文研究内容 3
　　1.4 论文结构 4
　　第二章基于Gabor小波变换人脸特征提取 6
　　2.1 人脸图像的特征提取过程 6
　　2.2 Gabor小波性质介绍 6
　　2.3 Gabor滤波器参数设计 7
　　2.5 Gabor滤波器特性及提取分析 8
　　2.4 人脸图像的Gabor特征 8
　　第三章 SVM人脸性别分类 11
　　3.1 SVM的理论背景 11
　　3.1.1 统计学习理论 11
　　3.1.2 结构风险最小化 12
　　3.2 SVM的基本原理 12
　　3.2.1 线性可分情况 13
　　3.2.2 线性不可分情况 14
　　3.3 支持向量机 15
　　3.4 SVM 的主要软件工具-LIBSVM 简介 17
　　第四章人脸性别鉴定结果与分析 18
　　4.1 人脸图像库 18
　　4.2 人脸性别鉴定过程介绍 18
　　4.3 性别鉴定结果与分析 18
　　第五章结束语 20
　　参考文献（References） 21
　　致谢 22
　　附录 23

以上为本篇毕业论文范文 基于Gabor特征人脸的性别鉴定的介绍部分。

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