| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 主要工作和内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 现有子空间分析算法 | 第12-19页 |
| 2.1 传统线性子空间分析算法 | 第12-14页 |
| 2.2 基于四元数的线性子空间分析算法 | 第14-16页 |
| 2.3 基于核函数的非线性子空间分析算法 | 第16-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 核四元数主成分分析及其在RGB-D目标识别中的应用 | 第19-31页 |
| 3.1 核四元数主成分分析算法 | 第19-21页 |
| 3.2 基于双向核四元数主成分分析的RGB-D目标识别算法 | 第21-24页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第24-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 四元数广义判别分析及其在RGB-D目标识别中的应用 | 第31-40页 |
| 4.1 四元数广义判别分析算法 | 第31-33页 |
| 4.2 基于双向四元数广义判别分析的RGB-D目标识别算法 | 第33-35页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第35-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于块的核四元数主成分分析及其在RGB-D目标识别中的应用 | 第40-47页 |
| 5.1 基于块的核四元数主成分分析算法 | 第40-41页 |
| 5.2 基于块的核四元数主成分分析的RGB-D目标识别算法 | 第41-43页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第43-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第47页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 作者简介 | 第54页 |
