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基于支持向量机的人脸检索系统设计和实现任务书

 2020-04-08 13:19:18  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

随着多媒体技术的发展,人脸图像在各种领域中起着越来越重要的作用。人脸识别技术得到广泛研究和开发,成为近30年内模式识别和图像处理中最热门的研究课题之一,而人脸检测是人脸识别的首要环节。支持向量机作为通用的机器学习方法,具有坚实的统计学习理论基础,实际应用效果好,使用方便,模型参数较少,在图像、视频、声音、文本等不同领域得到了广泛的应用。本设计拟进行人脸检索系统的设计,将应用支持向量机技术实现人脸检索系统。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1、 查阅不少于15篇的相关资料,其中近五年外文文献不少于3篇,完成开题报告;

2、学习机器学习与支持向量机的相关知识;

3、 利用支持向量机设计人脸检索系统;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1-2周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。

第3-4周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。

第5-8周:编程实现算法和系统,并进行仿真调试。

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4. 主要参考文献

[1]batchnormalization:accelerating deep network training by reducing internal covariateshift. ioffe s,szegedy c. computer science . 2015

[2]facenet:aunified embedding for face recognition and clustering. schroff f,kalenichenko d,philbin j. computer visionand pattern recognition (cvpr) . 2015

[3]deepcompression:compressing deep neural networks with pruning,trained quantization and huffman coding. han s,mao h,dally w j. fiber . 2016

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