线性判别分析的迭代解法及其应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 综述 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 2 线性判别分析 | 第16-25页 |
| 2.1 经典的线性判别分析 | 第16-19页 |
| 2.2 基于迹比准则的线性判别分析 | 第19-21页 |
| 2.2.1 迹比准则 | 第19-21页 |
| 2.2.2 迹比准则的等价形式 | 第21页 |
| 2.3 分类识别方法 | 第21-22页 |
| 2.4 实验数据 | 第22-23页 |
| 2.5 数值实验 | 第23-25页 |
| 3 线性判别分析的迭代解法及其改进 | 第25-38页 |
| 3.1 分法 | 第26-29页 |
| 3.1.1 算法概述 | 第26-28页 |
| 3.1.2 对算法收敛速度的改进 | 第28-29页 |
| 3.2 ITR方法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 ITR算法概述 | 第29-30页 |
| 3.2.2 改变迭代初值 | 第30-31页 |
| 3.2.3 组内相关性对算法精度的影响 | 第31-33页 |
| 3.3 DNM | 第33-38页 |
| 3.3.1 DNM算法概述 | 第33-35页 |
| 3.3.2 DNM算法的具体实现 | 第35-37页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第37-38页 |
| 4 LDA在人脸识别中的应用 | 第38-43页 |
| 4.1 人脸识别概述 | 第38-40页 |
| 4.2 数值实验 | 第40-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文 | 第47-48页 |
