【摘 要】
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本文的主要工作反映在以下两个方面:1.基于BP网络的人脸检测系统本文设计并实现了一套人脸检测系统,并重点研究了其中用于鉴别人脸图像的BP神经网络部分.在设计中,我们一方面
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本文的主要工作反映在以下两个方面:1.基于BP网络的人脸检测系统本文设计并实现了一套人脸检测系统,并重点研究了其中用于鉴别人脸图像的BP神经网络部分.在设计中,我们一方面针对人脸图像的特殊性,对传统的BP神经网络结构进行了改进;另一方面,针对原有BP神经网络算法效率较低、容易陷入局部极小等缺陷,优化了网络参数的调整方式;最后,针对非人脸样本不足的问题,采用了自举的网络训练方式.2.基于GHSOM网络的一种类别型数据的聚类方法本文首先提出了一种新型的类别型数据量化方法,将不易数值化类别型数据转化为高维空间中的数值型向量;然后,采用改进的GHSOM网络对量化后的数据进行了聚类.实验结果证明,本文提出的量化方法很好地再现了数据的原始特征,并在一定程度上解决了类别型数据数值化的问题;而改进后的GHSOM网络在聚类过程中,具有更快的训练速度以及聚类的质量.
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