而不是直接大规模的计算得到。但是，尽管序列最小优化算法并不是最快的算法，的优化算法可以比序列最小优化算法快上两倍，对于其他类型的算法可能快上更多。但是由于序列最小优化算法的相对简单和它相对出色的效果依然使它被很多实验所应用。本文采取的措施是非最优的算法。Ⅲ方向梯度直方图介绍方向梯度直方图描述子提供了非常优秀的质量复杂度，并不像其他边描述子像或者描述子那样复杂和很大计算开销，但也能给我们与像形状背景或者哈尔小波转换那样的更简单的描述子相比，更好的结果。主要的思路是每个对象都能被局部分布的方向梯度所,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,附录原文特征化，在局部分布的方向梯度中，每个小区域中的密集的定向梯度都会被累积到直方图中。为了使得直方图对光照有较好的健壮性，利用大块区域的能量局部直方图都被标准化到个大的区域。因此标准化的直方图都会覆盖大块区域，最终化为方向梯度直方图。措施我们采取的措施是未经任何修改的算法，并且从数据库中截取的图片也未经伽玛修正。个普通的中心的离散派生掩模，用于梯度计算。原始图像方向梯度方向梯度整体梯度图方向梯度计算结果图下个基础的环节是确定方向，对于每个像素计算出个描述边的方向的建议值。这些建议值之后被用于描述局部区域的方向值储存起来。方向值在或内均匀分布。在这里个好的方向描述子需要个带有方向梯度的方向值来描述。利用方向梯度可以提高车辆识别的效果，因为大多数汽车有着并不完全相同的外形，因此当视角改变时，它的外形也会有巨大变化。同时，我们利用的高斯区域窗口作用于每个大区域，附加准则用于大区域的标准化。最终，获得了每像素包含坐标的区域结构。Ⅳ结论为了比较不同内核的效果，我们采取了相对简单的交叉评判标准。我们从的汽车数据库中提取了个图像作为正例，从汽车数据库中提取了个图像作为反例所有图像的分辨率为。我们使用交叉评判获得了训练集和测试集，在训练和测试过程完毕后，我们可以获得两个非常重要的值，即假正率和真正率。并且随着定量的循环实验后，我们能够获得足够多的点来绘制出弧线，但是获得的点集并不能永远绘制出合适并且足够倾斜的弧线，所以为了更好的可视性和对比性，我们这里采取多项式弧线。每次循环中，由于整个数据库被采取了训练集，测试集的交叉评判标准，所以每次循环的数据是随机取得的，几乎是同样数目的正例和反例被选入测试集。将会以惩罚参数训练各个不同子集的每个例子。使用不同内核和参数所获得的结果如下所示。注意，为了实验简单，所有操作均在软件上完成。图线性内核的曲线图二次多项式内核的曲线图当时，高斯内核的曲线图当时，高斯内核的曲线图当时，高斯内核的曲线图当时，高斯内核的曲线图当,时，内核的曲线从图所示，我们可以发现当时，线性内核与高斯内核道可以取得几乎完美的结果，而其他的方法却都彻底的失败，不是由于识别不出任何事物，就是存在大量分类，特别是假的正情况，但是仍然优于随机分类方法。上述减小稠度，并加以覆盖。下雨前新砌的砌体决策函数这里，是标准权值点，是偏移量。因此对于任何个需要分类的新数据，它必须遵守决策规则当，，当，。注释为维的分隔超平面，它的决策域在维超平面内，并且它是超平面和输入空间的交汇处，因此可以证明。那么总体的问题便是找到位于两个类别有详解介绍间的最大边缘超平面，因此最大的边缘在这里可以定义为它也等价于下式的最小值之后学习问题的规模便减少到并被下述条件所约束,公式和，构成了个不等条件下的二次型最优问题，它可以被典型的二次型如，方法解决。图有个大边缘的线性分类器图有个小边缘的线性分类器线性软边缘分类器在介绍中阐述的线性可分的例子并不是永远都有效的，尤其是当数据是从经验或者是真实生活里得来的，也可以说在相互重叠的数据集中寻找个线性可分的情况并不永远都是个最好的方法，甚至说都不是个可行的方法。尽管如此，在介绍非线性之前，我们也要对线性软边缘分类器做个简短介绍。由于分隔超平面的自带属性和约束条件，个相互重叠的数据集合并不能很好的被分类，对于任何个训练数据，它都会被误分类，相应的，将会为了最终分类正确会使它的值增长，最优算法因而会选择所有训练数据作为支持点。所以在实际应用中，最好允许些数据被误分类。相应的，这个学习问题会被表达为下式的最小值受制于如下约束条件为惩罚参数，为非消极松弛变量。上述表达式描述了个凸函数问题，意味着它将不只是具有个最小值，而且它通常在或者时才能被解决，相应的被称为和。为了简化问题，我们只描述准则条件下的二次问题的结果，由双变量的凹点给出,为了寻找最优凹点，或者是超平面，双变量必须要在下列条件下取得最大值,并且，注意上述由如，得到的约束条件和式对于分隔的数据是致的，只有个不同点就是它们的多维变量不同。图线性软边缘支持向量机非线性软边缘分类器分类器的主要优势就是它可以轻易的由个线性的方法扩展成为个非线性的方法。通过在我输入的训练数据中的个特征空间内考虑线性分类就会构建出个可以实现非线性分类的分隔超平面，其中的输入数据可以映射为,,所以通过上述所有公式将所有输入空间内的点替换为特征空间内的点，即可完成线性到非线性的转化，特别的对于式中的双，可以表示为,尽管如此，在计算梯状产生式时会产生个问题，它的计算开销会变得过大，尤其是特征空间非常巨大时。因此我们通过内核直接计算梯状产生式，这样我们就可以不必知道的真实映射是什么。可能的内核的数目非常巨大，它们所需要满足的唯条件就是的条件，表给出了常用的内核函数。表常见内核函数内核函数分类器类型,线性，点积多项式高斯多层感知器，序列最小优化算法序列最小优化算法首先被应用于克服算法在计算和实施上的复杂度。尽管如此，首先减少的问题的是的大块算法，形式如，它将的大型矩阵的数据规模从所有数据减轻的所有非数据。个更为简单的方法是，将该问题分成系列细小的问题，和新浇的砼均覆盖，以防雨冲。受雨冲刷过的新砌砌体应翻砌最上面砌块，继续砌筑前应复核已完砌体的垂直度和标高。雨大时应停止砌筑砌体，雨后继续施工时应对当天砌的砌块复核垂直度，砂浆冲刷处要补灌或重砌，不使用过湿砌块，以免砂浆流淌。现场中小型机械必须按规定加防雨罩或搭防雨棚。应着重做好水泥等原材料的防漏防淹。雨季施工要着重做好现场排水，维护道路水泥等原料仓库的防漏防淹高空作业防滑井架防雷缆风绳锚桩防拔电线浸水防漏电等工作。基础施工，要求在基坑底及坡顶的四周设置排水沟和截水沟，利用水泵及时把基坑内的积水排走。雨期进行室内装修，必须将屋面防水层做好，天面排水系统应在雨前完成，并把雨水管次安装到底。及时清理洗刷雨水溅脏的墙面，并在井架进料口周围用塑料薄膜覆盖装修用料。外墙装饰工程雨天须停止施工。文明施工措施建立和健全文明施工保证体系苏州科技学院本科生毕业设计我司有完整的文明施工保证体系，公司设有文明施工领导小组，并开展文明施工检查活动。公司每月进行次文明施工工地检查评比活动。项目经理部将文明施工作为日常工作常抓不懈。落实建筑施工安全检查标准要求现场文明施工执行建筑施工安全检查标准的要求。现场平面布置要求施工过程中严格施工总平面布置，所使用的临时施工用地需经甲方审核批准。在工地主要通道口设置门前三包岗位，设专人上岗值勤。施工工地周围设围墙进行封闭性管理。工地围墙要整洁牢固，上口平外立面直高度不低于，围墙外侧粉刷扫白后进行美化处理并书写标语。在现场入口处设置五牌图工程概况牌管理人员名单及监督电话牌消防保卫牌安全生产牌文明施工牌及施工现场平面图。施工用临时道路做成硬路面，主干道要求路面平整坚实畅通不阻塞无泥浆，施工现场内无积水，无脚手板七夹板模板等垫路，场地清洁无建筑垃圾无污水。建筑物外架设置全封闭防护措施，封闭物要整齐美观牢固，并在显眼部位统设置标准标语标志牌。施工现场设临时垃圾周转站，生活区设垃圾桶，施工区设垃圾堆场，所有垃圾废料，派专人负责，每天从垃圾桶垃圾堆场集中到临时垃圾周转站，再用专用环卫垃圾运输车运到指定地点处理。工程竣工后，将建筑施工场地内的建筑垃圾及施工使用的障碍物清除干净，进行场地复原。施工现场地面路面要安排人员专职清洗。排水沟沉沙井等要定期清理，公司和项目部应对施工现场环境卫生定期检查。在甲方同意下修建好施工地段排水沟沉淀池，并安排专人及时清理，防止施工用水和雨水浸泡施工现场。现场材料堆放要求进场砂石要分堆堆放，无杂物，堆放场做成砼面，并砌高的半砖围栏。砌块堆要成垛放置并做到有计划进场，散砌块半砌块头要归堆。构件半成品模板管材钢筋块料必须指定地点分门别类存放整齐，堆放平稳。苏州科技学院本科生毕业设计铝合金木作半成品等不允许露天堆放，临时放置必须遮盖。水泥仓库内做成砼硬地面，再用脚手板平铺油毛毡，垫高架空，以防水泥潮湿变质。专人负责材料发放工作，严格执行好限额领料规定。施工作业面要求主体工程质量要求观感良好，梁柱接头台自卸汽车台平板振而不是直接大规模的计算得到。但是，尽管序列最小优化算法并不是最快的算法，的优化算法可以比序列最小优化算法快上两倍，对于其他类型的算法可能快上更多。但是由于序列最小优化算法的相对简单和它相对出色的效果依然使它被很多实验所应用。本文采取的措施是非最优的算法。Ⅲ方向梯度直方图介绍方向梯度直方图描述子提供了非常优秀的质量复杂度，并不像其他边描述子像或者描述子那样复杂和很大计算开销，但也能给我们与像形状背景或者哈尔小波转换那样的更简单的描述子相比，更好的结果。主要的思路是每个对象都能被局部分布的方向梯度所,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,附录原文特征化，在局部分布的方向梯度中，每个小区域中的密集的定向梯度都会被累积到直方图中。为了使得直方图对光照有较好的健壮性，利用大块区域的能量局部直方图都被标准化到个大的区域。因此标准化的直方图都会覆盖大块区域，最终化为方向梯度直方图。措施我们采取的措施是未经任何修改的算法，并且从数据库中截取的图片也未经伽玛修正。个普通的中心的离散派生掩模，用于梯度计算。原始图像方向梯度方向梯度整体梯度图方向梯度计算结果图下个基础的环节是确定方向，对于每个像素计算出个描述边的方向的建议值。这些建议值之后被用于描述局部区域的方向值储存起来。方向值在或内均匀分布。在这里个好的方向描述子需要个带有方向梯度的方向值来描述。利用方向梯度可以提高车辆识别的效果，因为大多数汽车有着并不完全相同的外形，因此当视角改变时，它的外形也会有巨大变化。同时，我们利用的高斯区域窗口作用于每个大区域，附加准则用于大区域的标准化。最终，获得了每像素包含坐标的区域结构。Ⅳ结论为了比较不同内核的效果，我们采取了相对简单的交叉评判标准。我们从的汽车数据库中提取了个图像作为正例，从汽车数据库中提取了个图像作为反例所有图像的分辨率为。我们使用交叉评判获得了训练集和测试集，在训练和测试过程完毕后，我们可以获得两个非常重要的值，即假正率和真正率。并且随着定量的循环实验后，我们能够获得足够多的点来绘制出弧线，但是获得的点集并不能永远绘制出合适并且足够倾斜的弧线，所以为了更好的可视性和对比性，我们这里采取多项式弧线。每次循环中，由于整个数据库被采取了训练集，测试集的交叉评判标准，所以每次循环的数据是随机取得的，几乎是同样数目的正例和反例被选入测试集。将会以惩罚参数训练各个不同子集的每个例子。使用不同内核和参数所获得的结果如下所示。注意，为了实验简单，所有操作均在软件上完成。图线性内核的曲线图二次多项式内核的曲线图当时，高斯内核的曲线图当时，高斯内核的曲线图当时，高斯内核的曲线图当时，高斯内核的曲线图当,时，内核的曲线从图所示，我们可以发现当时，线性内核与高斯内核道可以取得几乎完美的结果，而其他的方法却都彻底的失败，不是由于识别不出任何事物，就是存在大量分类，特别是假的正情况，但是仍然优于随机分类方法。上述减小稠度，并加以覆盖。下雨前新砌的砌体