| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·特征提取意义及应用 | 第8-9页 |
| ·特征提取方法介绍 | 第9-13页 |
| ·线性子空间方法 | 第10-11页 |
| ·非线性子空间方法 | 第11-13页 |
| ·本文内容章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于流形学习的特征提取方法 | 第15-27页 |
| ·局部保持投影 | 第15-17页 |
| ·局部 Fisher 鉴别分析 | 第17-19页 |
| ·边界 Fisher 分析 | 第19-22页 |
| ·实验仿真及分析 | 第22-26页 |
| ·UMIST 人脸库仿真分析 | 第22-23页 |
| ·YALE 人脸库仿真分析 | 第23-25页 |
| ·COIL20 图像库仿真分析 | 第25-26页 |
| ·实验结果分析 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 集成全局和局部判别几何结构的判别特征提取算法 | 第27-41页 |
| ·集成全局和局部判别几何结构的判别特征提取 | 第27-33页 |
| ·类内局部相似信息描述 | 第28-29页 |
| ·类间边界判别信息描述 | 第29-30页 |
| ·类间全局判别信息描述 | 第30-31页 |
| ·特征提取与分类 | 第31-32页 |
| ·算法小结 | 第32-33页 |
| ·LFDA 、MFA 与 GLFDA 的关系 | 第33-35页 |
| ·实验仿真及分析 | 第35-40页 |
| ·YALE 人脸库实验仿真 | 第36-37页 |
| ·UMIST 人脸库实验仿真 | 第37-38页 |
| ·AR 人脸库实验仿真 | 第38-39页 |
| ·实验结果分析讨论 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 非负矩阵分解方法及其应用 | 第41-55页 |
| ·非负矩阵分解 | 第41-46页 |
| ·NMF 算法描述 | 第42-45页 |
| ·基于 NMF 的数据聚类 | 第45-46页 |
| ·LPNMFK 聚类算法 | 第46-49页 |
| ·LPNMF 算法描述 | 第46-48页 |
| ·基于 LPNMF 的 Kmeans 聚类 | 第48-49页 |
| ·实验和讨论 | 第49-53页 |
| ·各类数据库实验 | 第49-52页 |
| ·结果分析与讨论 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文总结 | 第55-56页 |
| ·研究展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 硕士期间的研究成果 | 第65-66页 |