1. 毕业设计（论文）主要内容：

近年来，机器学习方法已经逐步成为计算机视觉、模式识别、数字信号处理、自动化控制以及人工智能领域中对视觉数据进行挖掘和统计分析的主要方法和工具。随机森林是集成学习领域中一个重要的分支和方向，是对计算机视觉数据理解和分析的一种有效方法。该方法可以应用于数据分类和回归问题研究，其主要思想是通过构建弱分类器，然后将已构建的弱分类器进行组合得到一个集成的综合系统。本设计拟开展基于随机森林的头部姿态估计方法的设计工作，实现高精度的实时头部姿态估计。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、 查阅不少于15篇的相关资料，其中近五年外文文献不少于3篇，完成开题报告；

2、学习机器学习与随机森林的相关知识；

3、 利用随机森林进行头部姿态估计；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1-2周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

第3-4周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。

第5-8周：编程实现算法和系统，并进行仿真调试。

4. 主要参考文献

[1] using random forests to diagnose aviation turbulence[j] . john k. williams. machine learning . 2014 (1)

[2] stratified feature sampling method for ensemble clustering of high dimensional data[j] . liping jing，kuang tian，joshua z. huang. pattern recognition . 2015 (11)

[3] improve scene classification by using feature and kernel combination[j] . lin yuan