2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、數(shù)據(jù)分析是模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)。聚類是一種重要的數(shù)據(jù)分析方法,它是將物理或抽象數(shù)據(jù)的集合分組成為由彼此相似的對象組成的多個簇(Cluster)的過程。為了使聚類的結(jié)果更準(zhǔn)確,需要利用數(shù)據(jù)本身的屬性信息,并且采用一些方法來降低錯誤率。近幾年逐漸興起的半監(jiān)督學(xué)習(xí)和核方法能有效解決這兩個問題。
   人臉檢測(Face Detection)是模式識別領(lǐng)域的一個典型應(yīng)用問題,是指給定任意一幅圖像,判斷在這幅圖像中是否有人臉

2、出現(xiàn),如果存在則在輸入圖像中確定所有人臉的位置、大小和姿態(tài)的過程?;谀w色特征和聚類方法的人臉檢測研究目前引起學(xué)者的廣泛關(guān)注。
   本文將半監(jiān)督學(xué)習(xí)策略應(yīng)用到聚類算法中來指導(dǎo)聚類過程,提出了一種半監(jiān)督核聚類算法——SKK-均值算法。算法利用一定數(shù)量的標(biāo)記樣本構(gòu)成Seed集,作為監(jiān)督信息來初始化K-均值算法的聚類中心,引導(dǎo)聚類過程并約束數(shù)據(jù)劃分;同時還采用了核方法把輸入數(shù)據(jù)映射到高維特征空間,并用核函數(shù)來實現(xiàn)樣本之間的距離計算。

3、在UCI數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了數(shù)值實驗,并與K-均值算法和核-K-均值算法進(jìn)行了比較。
   基于SKK-均值算法,本文提出了一種膚色模型(Skin Color Model)算法。算法首先對輸入圖片進(jìn)行預(yù)處理,然后將少量像素點進(jìn)行標(biāo)記作為Seed集,再使用SKK-均值算法對膚色像素進(jìn)行聚類生成膚色簇。依照各個膚色簇的像素點的概率分布,可以得到膚色模型;同時,對膚色簇進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,可以得到膚色區(qū)域,這些膚色區(qū)域可以作為候選人臉(Face

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