| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 基于图的子空间法的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 记号 | 第14-16页 |
| 第二章 基于图的子空间法之回顾 | 第16-20页 |
| 2.1 局部线性嵌入法 | 第16-17页 |
| 2.2 拉普拉斯特征图 | 第17-20页 |
| 第三章 邻域重构框架 | 第20-24页 |
| 3.1 领域重构法 | 第20-22页 |
| 3.2 简化版邻域重构法 | 第22-24页 |
| 第四章 领域重构法收敛性分析 | 第24-30页 |
| 4.1 欧式距离意义下的收敛性 | 第24-27页 |
| 4.2 余弦距离意义下的收敛性 | 第27-30页 |
| 第五章 邻域重构法在机器学习中的应用 | 第30-38页 |
| 5.1 单图超分辨率重建 | 第30-32页 |
| 5.2 图像分类 | 第32-38页 |
| 第六章 结论 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46页 |