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流形正则化框架下的NMF算法

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第7-13页
    1.1 人脸识别技术的背景和意义第7-8页
    1.2 人脸识别技术的发展和现状第8-9页
    1.3 人脸识别的基本步骤和研究方法第9-12页
    1.4 本论文的主要研究内容和论文的章节安排第12-13页
2 非负矩阵基本算法介绍第13-28页
    2.1 非负矩阵分解的提出第13-15页
    2.2 非负矩阵分解理论问题描述第15-20页
        2.2.1 目标函数第15-16页
        2.2.2 优化算法第16页
        2.2.3 收敛性证明第16-20页
    2.3 非光滑非负矩阵分解第20-21页
    2.4 图正则非负矩阵分解第21-22页
    2.5 局部非负矩阵分解算法第22-23页
    2.6 非负稀疏编码第23-25页
        2.6.1 稀疏的数学表示第23-24页
        2.6.2 非负稀疏编码第24-25页
    2.7 稀疏非负矩阵分解第25页
    2.8 稀疏约束非负矩阵分解第25-26页
    2.9 Fisher 非负矩阵分解第26-28页
3 基于流行正则化的非光滑非负矩阵分解第28-38页
    3.1 基于流行正则化的非光滑非负矩阵分解算法第28-29页
    3.2 基于流形正则化的非光滑非负矩阵分解算法收敛性证明第29-31页
    3.3 实验和结果分析第31-38页
        3.3.1 数据集第31-32页
        3.3.2 基于流形正则化的非光滑非负矩阵算法的人脸识别过程第32-33页
        3.3.3 参数 r 的选择第33-34页
        3.3.4 识别率分析第34-36页
        3.3.5 基图像与编码图像的稀疏度第36-38页
结论第38-39页
参考文献第39-41页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第41-42页
致谢第42页

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