Luận Văn Những 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. Hệthông tin 11
1.3. Quan hệbất khảphân biệt .13
1.3.1. Sựdưthừa thông tin 13
1.3.2. Quan hệtương đương - Lớp tương đương 13
1.3.3. Thuật toán xác định lớp tương đương .15
1.4. Xấp xỉtập hợp .16
1.5. Sựkhông chắc chắn và hàm thuộc 25
1.6. Sựphụthuộc giữa các tập thuộc tính .27
1.7. Rút gọn thuộc tính 28
1.7.1. Khái niệm .28
1.7.2. Ma trận phân biệt và hàm phân biệt .30
1.8. Một sốthuật toán hiệu quả 36
1.8.1. Lớp tương đương .36
1.8.2. Xấp xỉtrên, xấp xỉdưới .37
1.8.3. Vùng 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 bỏthuộc tính thừa trong một rút gọn .41
Chương 2.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. Nhận dạng mẫu 50
2.4. Một sốkhó khăn trong nhận dạng mặt người .51
2.5. Phương pháp nhận dạng mặt người bằng mặt riêng 54
2.5.1. Mô tảphương pháp .55
2.5.2. Vấn đềtìm các mặt riêng 57
2.5.3. Sửdụng mặt riêng đểnhận dạng .60
2.5.4. Tóm 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. Giới thiệu 63
2.6.2. Một sốthuật 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 đềkhởi 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. Phương pháp chung .71
3.2.2. Kết hợp heuristic và lý thuyết tập thô .71
3.2.2.1. Mô tảheuristic .71
3.2.2.2. Thuật toán 72
3.2.2.3. Ví dụminh hoạ 73
3.3. Mô hình thửnghiệm .77
3.3.1. Tập dữliệu 77
3.3.2. Mô hình 1 78
3.3.3. Mô hình 2 80
3.3.4. Vấn đềlựa chọn sốkhoảng rời rạc .84
Chương 4 .86
Cài Đặt Chương Trình .86
Và ThửNghiệm 86
4.1. Chương trình cài đặt 86
4.1.1. Ngôn ngữvà môi trường .86
4.1.2. Tổchức thưmục mã nguồn 86
4.1.3. Một sốlớp 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. Tổchức dữliệu thửnghiệm .90
4.3. Hướng dẫn và minh hoạsửdụng chương trình 91
4.3.1. Màn hình chính 91
4.3.2. Nhập tập ảnh huấn luyện 92
4.3.3. Chọn thuật toán rút gọn thuộc tính .94
4.3.4. Quá trình huấn luyện 94
4.3.5. Quá trình phân lớp 96
4.3.6. Xem thông tin .97
4.4. Một sốkết quả .98
4.4.1. Thưmục Face_10_24_20 .98
4.4.2. Thưmục Face_15_24_20 .99
4.4.3. Thưmục Face_20_24_20 .100
4.4.4. Thưmục Face_25_24_20 .101
4.5. Nhận xét kết quả .102
Chương 5 .104
Tự Đánh Giá Và Hướng Phát .104
Triển ĐềNghị .104
5.1. Tự đánh giá .104
5.2. Hướng phát triển đềnghị .105
Tài Liệu Tham Khảo 106