基於壓力傳感器的乘員體征識別(DOC 38頁)
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基於壓力傳感器的乘員體征識別(DOC 38頁)內容簡介
目 錄
1 緒 論 1
1.1 乘員體征識別技術的背景 1
1.2 乘員體征識別技術的研究現狀和未來的發展 1
1.2.1 乘員體征識別技術的研究現狀 1
1.2.2 乘員體征識別技術的發展 4
1.3 乘員體征識別技術的研究目的 5
1.4 本文的主要研究內容 5
2 乘員體征識別技術的理論基礎和支持向量機方法 6
2.1 乘員體征檢測技術的理論基礎-模式識別方法 6
2.1.1 模式識別方法概述 6
2.1.2 模式識別的主要方法 7
2.2 適應於小樣本的支持向量機方法 8
2.2.1 采用支持向量機方法的技術優勢 8
2.2.2 支持向量機算法簡述 8
2.2.3 最優分類超平麵 9
2.2.4 核函數的概念及支持向量機模型 12
3 基於體壓分布的乘員體征識別算法 13
3.1 總體技術路線 13
3.2 乘員測量空間的生成 14
3.3 乘員特征空間的提取 16
3.4 乘員類型空間的劃分 18
4 乘員體征識別係統的驗證 23
4.1 測試樣本的生成 23
4.1.1 試驗乘員樣本選擇 24
4.1.2 體壓分布數據采集試驗方法 25
4.2 體壓分布數據的處理 25
4.3 乘員體征主特征的提取 26
4.4 乘員類型識別結果 28
結 論 30
參考文獻 32
致 謝 34
..............................
1 緒 論 1
1.1 乘員體征識別技術的背景 1
1.2 乘員體征識別技術的研究現狀和未來的發展 1
1.2.1 乘員體征識別技術的研究現狀 1
1.2.2 乘員體征識別技術的發展 4
1.3 乘員體征識別技術的研究目的 5
1.4 本文的主要研究內容 5
2 乘員體征識別技術的理論基礎和支持向量機方法 6
2.1 乘員體征檢測技術的理論基礎-模式識別方法 6
2.1.1 模式識別方法概述 6
2.1.2 模式識別的主要方法 7
2.2 適應於小樣本的支持向量機方法 8
2.2.1 采用支持向量機方法的技術優勢 8
2.2.2 支持向量機算法簡述 8
2.2.3 最優分類超平麵 9
2.2.4 核函數的概念及支持向量機模型 12
3 基於體壓分布的乘員體征識別算法 13
3.1 總體技術路線 13
3.2 乘員測量空間的生成 14
3.3 乘員特征空間的提取 16
3.4 乘員類型空間的劃分 18
4 乘員體征識別係統的驗證 23
4.1 測試樣本的生成 23
4.1.1 試驗乘員樣本選擇 24
4.1.2 體壓分布數據采集試驗方法 25
4.2 體壓分布數據的處理 25
4.3 乘員體征主特征的提取 26
4.4 乘員類型識別結果 28
結 論 30
參考文獻 32
致 謝 34
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