| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外特征提取研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 流形学习方法 | 第15-23页 |
| 2.1 流形与流形学习 | 第15-17页 |
| 2.2 几种常见的流形学习方法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 等距离映射算法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 局部线性嵌入法 | 第18-20页 |
| 2.2.3 拉普拉斯映射法 | 第20-21页 |
| 2.2.4 局部保留投影法 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于局部切空间的线性嵌入特征提取算法 | 第23-37页 |
| 3.1 切空间线性嵌入理论 | 第23-24页 |
| 3.1.1 切空间与切向量 | 第23-24页 |
| 3.1.2 线性重构 | 第24页 |
| 3.2 基于局部切空间的线性嵌入算法 | 第24-27页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第27-35页 |
| 3.3.1 合成数据实验 | 第28-32页 |
| 3.3.2 人脸数据实验 | 第32-34页 |
| 3.3.3 手写字体数据实验 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于主成分分析的等距映射特征提取算法 | 第37-47页 |
| 4.1 主成分分析与多维尺度变换 | 第37-38页 |
| 4.1.1 主成分分析 | 第37页 |
| 4.1.2 多维尺度变换 | 第37-38页 |
| 4.2 基于主成分分析的自适应邻域选择等距映射算法 | 第38-41页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第41-46页 |
| 4.3.1 合成数据实验 | 第41-44页 |
| 4.3.2 人脸数据实验 | 第44-46页 |
| 4.3.3 手写字体数据实验 | 第46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |