Đồ Án Khảo sát ứng dụng của tập thô trong lựa chọn và rút gọn đặc trưng cho bài toán nhận dạng

Mục Lục


Danh Sách Các Hình 5


Danh Sách Các Bảng 7


Lời Mở Đầu .8


Chương 1 .10


Lý Thuyết Tập Thô 10


1.1. Giới thiệu 10


1.2. Hệ thông tin 11


1.3. Quan hệ bất khả phân biệt .13


1.3.1. Sự dư thừa thông tin 13


1.3.2. uan hệ tương đương - Lớp tương đương 13


1.3.3. huật toán xác định lớp tương đương .15


1.4. Xấp xỉ tập hợp .16


1.5. Sự không chắc chắn và hàm thuộc 25


1.6. Sự phụ thuộc giữa các tập thuộc tính .27


1.7. Rút gọn thuộc tính 28


1.7.1. hái niệm .28


1.7.2. Ma trận phân biệt và hàm phân biệt .30


1.8. Một số thuật toán hiệu quả 36


1.8.1. Lớp tương đương .36


1.8.2. Xấp xỉ trên, xấp xỉ dưới .37


1.8.3. ùng dương 38


1.8.4. Rút gọn thuộc tính .38 1.8.4.1. Chiến lược Johnson .39 1.8.4.2. Chiến lược ngẫu nhiên 40 1.8.4.3. Loại bỏ thuộc tính thừa trong một rút gọn .41



Chương 2 .42


Bài Toán Nhận Dạng Mặt Người 42


2.1. Giới thiệu .42


2.2. Các nghiên cứu trước đây 45


2.3. Mô hình nhận dạng mặt người tiêu biểu 48


2.3.1. Mô hình .48


2.3.2. Rút trích đặc trưng 49


2.3.3. ận dạng mẫu 50


2.4. Một số khó khăn trong nhận dạng mặt người .51


2.5. Phương pháp nhận dạng mặt người bằng mặt riêng 54


2.5.1. Mô tả phương pháp .55


2.5.2. Vấn đề tìm các mặt riêng 57


2.5.3. Sử dụng mặt riêng để nhận dạng .60


2.5.4. m tắt phương pháp nhận dạng bằng mặt riêng .62


2.6. Ứng dụng các thuật toán lượng hoá vector trong quá trình phân lớp 63


2.6.1. ới thiệu 63


2.6.2. Một số thuật toán lượng hoá vector .64 2.6.2.1. Thuật toán LVQ1 64 2.6.2.2. Thuật toán OLVQ1 .66
2.6.3. Vấn đề khởi tạo vector tham chiếu 67


Chương 3 .70


Ứng Dụng Tập Thô Vào 70


Bài Toán Nhận Dạng Mặt Người 70


3.1. Giới thiệu .70


3.2.1. hương pháp chung .71


3.2.2. Kết hợp heuristic và lý thuyết tập thô .71


3.2.2.1. Mô tả heuristic .71



3.2.2.2. Thuật toán 72


3.2.2.3. dụ minh hoạ 73


3.3. Mô hình thử nghiệm .77


3.3.1. Tập dữ liệu 77


3.3.2. Mô hình 1 78


3.3.3. Mô hình 2 80


3.3.4. Vấn đề lựa chọn số khoảng rời rạc .84


Chương 4 .86


Cài Đặt Chương Trình .86


Và Thử Nghiệm 86


4.1. Chương trình cài đặt 86


4.1.1. ôn ngữ và môi trường .86


4.1.2. Tổ chức thư mục mã nguồn 86


4.1.3. Một số lớp quan trọng .86


1. Lớp bảng quyết định .86


2. Các lớp thực hiện rút trích đặc trưng 87


3. Lớp rời rạc hoá 88


4. Lớp thuật toán tập thô 88


5. Các lớp rút gọn thuộc tính 88


6. Lớp mạng lượng hoá vector (LVQ) .90


7. Lớp thuật toán phân loại người láng giềng gần nhất .90


4.2. Tổ chức dữ liệu thử nghiệm .90


4.3. Hướng dẫn và minh hoạ sử dụng chương trình 91


4.3.1. n hình chính 91


4.3.2. ập tập ảnh huấn luyện 92


4.3.3. ọn thuật toán rút gọn thuộc tính .94


4.3.4. uá trình huấn luyện 94



4.3.5. uá trình phân lớp 96


4.3.6. em thông tin .97


4.4. Một số kết quả .98


4.4.1. hư mục Face_10_24_20 .98


4.4.2. hư mục Face_15_24_20 .99


4.4.3. hư mục Face_20_24_20 .100


4.4.4. hư mục Face_25_24_20 .101


4.5. Nhận xét kết quả .102


Chương 5 .104


Tự Đánh Giá Và Hướng Phát .104


Triển Đề Nghị .104


5.1. Tự đánh giá .104


5.2. Hướng phát triển đề nghị .105


Tài Liệu Tham Khảo 106