| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 四元数理论的发展和研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 彩色图像识别及其研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 自编码机(Autoencoders)应用研究现状 | 第12页 |
| 1.3 本文主要内容与安排 | 第12-14页 |
| 第2章 四元数理论简介 | 第14-17页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 四元数的数学定义与运算法则 | 第14-15页 |
| 2.3 彩色图像的四元数表示 | 第15-16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 彩色图像特征提取算法 | 第17-22页 |
| 3.1 引言 | 第17页 |
| 3.2 彩色图像的特征提取算法 | 第17-20页 |
| 3.2.1 PCA算法 | 第17-18页 |
| 3.2.2 LDA算法 | 第18-19页 |
| 3.2.3 四元数PCA | 第19页 |
| 3.2.4 自编码机介绍 | 第19-20页 |
| 3.3 彩色图像识别结果比较与分析 | 第20-21页 |
| 3.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第4章 主成分分析网络 | 第22-30页 |
| 4.1 引言 | 第22页 |
| 4.2 主成分分析网络的结构 | 第22-24页 |
| 4.2.1 第一层网络结构 | 第22-23页 |
| 4.2.2 第二层网络结构 | 第23页 |
| 4.2.3 池化层与最后的特征输出 | 第23-24页 |
| 4.3 彩色空间 | 第24-27页 |
| 4.3.1 红绿蓝彩色空间 | 第24-25页 |
| 4.3.2 色调、饱和度、强度空间(HSI空间) | 第25-26页 |
| 4.3.3 YCbCr彩色空间 | 第26页 |
| 4.3.4 CIE XYZ彩色空间 | 第26-27页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第27-29页 |
| 4.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第5章 四元数主成分分析网络 | 第30-38页 |
| 5.1 引言 | 第30页 |
| 5.2 四元数主成分分析网络的结构 | 第30-32页 |
| 5.2.1 四元数主成分分析滤波器 | 第31页 |
| 5.2.2 四元数卷积层 | 第31页 |
| 5.2.3 池化层与最后的输出特征 | 第31-32页 |
| 5.2.4 多层四元数主成分分析网络结构 | 第32页 |
| 5.3 实验结果分析与讨论 | 第32-37页 |
| 5.3.1 在Caltech101数据库上的彩色物体识别 | 第32-34页 |
| 5.3.2 在UC Merced Land Use地面设施上的彩色图像的识别 | 第34-35页 |
| 5.3.3 Georgia Tech Face人脸数据库上的表现 | 第35-37页 |
| 5.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第6章 多线性分析网络 | 第38-46页 |
| 6.1 引言 | 第38页 |
| 6.2 张量的表示和运算 | 第38-39页 |
| 6.3 张量特征提取算法 | 第39-40页 |
| 6.3.1 多线性主成分分析 | 第39-40页 |
| 6.3.2 多线性判别分析 | 第40页 |
| 6.4 多线性主成分分析网络 | 第40-42页 |
| 6.4.1 第一层结构 | 第41页 |
| 6.4.2 第二层结构 | 第41-42页 |
| 6.4.3 特征编码层 | 第42页 |
| 6.5 多线性判别分析网络 | 第42-43页 |
| 6.5.1 第一层结构 | 第42页 |
| 6.5.2 第二层结构 | 第42-43页 |
| 6.5.3 特征编码层 | 第43页 |
| 6.6 实验结果分析与讨论 | 第43-45页 |
| 6.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第7章 总结和展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 作者简介 | 第51页 |
