Luận Văn Thạc Sĩ Một Số Kỹ Thuật Vector Tựa (SVM) Trong Khai Phá Dữ Liệu Và Ứng Dụng Vào Nhận Dạng

Một Số Kỹ Thuật Vector Tựa (SVM) Trong Khai Phá Dữ Liệu Và Ứng Dụng Vào Nhận Dạng​

Giới thiệu các khái niệm về quy hoạch tuyến tính, lý thuyết học thống kê và các khái niệm ban đầu về kỹ thuật vector tựa (SVM), cũng như mối liên hệ giữa lý thuyết thống kê và kỹ thuật vector tựa. Giới thiệu tổng quan về khai phá dữ liệu và học máy. Nghiên cứu về không gian đặc trưng và sử dụng hạt nhân trong kỹ thuật vector tựa. Phân tích các nội dung cơ bản của phương pháp vector tựa và đi sâu nghiên cứu các kỹ thuật vector tựa hay được sử dụng hiện nay. Xây dựng bài toán nhận dạng khuôn mặt bằng kỹ thuật vector tựa. Lựa chọn phương pháp phân tích thành phần chính (PCA) để trích rút đặc trưng của khuôn mặt, xây dựng cơ sở dữ liệu ảnh mặt để kiểm tra khả năng hoạt động của các kỹ thuật vector tựa. Cài đặt thử nghiệm hệ thống nhận dạng khuôn mặt người để kiểm tra khả năng phân lớp của kỹ thuật vector tựa. Đánh giá hiệu quả của phương pháp vector tựa, đưa ra các hướng cải tiến, các ứng dụng có thể áp dụng kỹ thuật vector tựa.

• Luận văn thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Chuyên ngành Hệ thống thông tin
• Người hướng dẫn khoa học: PGS. TSKH. Bùi Công Cường
• Tác giả: Nguyễn Hoài Nam
• Số trang: 76
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Quốc gia Hà Nội 2008

Link Download
http://dlib.vnu.edu.vn/iii/cpro/DigitalItemViewPage.external?lang=vie&sp=1003084
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1