| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 1 绪论 | 第12-26页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·流形学习的相关概念 | 第14-19页 |
| ·广义关系图嵌入框架 | 第19-22页 |
| ·局部结构特征提取方法中存在的主要问题及难点 | 第22-23页 |
| ·本文的主要工作 | 第23-24页 |
| ·本文组织结构安排 | 第24-26页 |
| 2 高维空间中基于核框架的局部判别方法 | 第26-45页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·基于核方法的特征提取 | 第27-30页 |
| ·局部判别方法中的小样本问题 | 第30-33页 |
| ·基于核框架的局部判别方法 | 第33-39页 |
| ·基于核框架的判别方法 | 第33-38页 |
| ·计算复杂度分析 | 第38-39页 |
| ·实验与分析 | 第39-43页 |
| ·基因数据集上的实验结果 | 第39-40页 |
| ·ALOI 对象数据集上的实验结果 | 第40-42页 |
| ·AR 人脸数据集上的实验结果 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 3 局部判别分析方法的相关性质及其在零空间方法中的应用 | 第45-57页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·相关背景简介 | 第45-46页 |
| ·局部零空间判别分析 | 第46-49页 |
| ·局部多类判别准则 | 第46页 |
| ·局部零空间学习方法 | 第46-48页 |
| ·改进的局部零空间学习方法 | 第48-49页 |
| ·理论分析与讨论 | 第49-51页 |
| ·局部判别子空间 | 第49-51页 |
| ·计算复杂度分析 | 第51页 |
| ·实验与分析 | 第51-56页 |
| ·ALOI 对象数据集上的实验结果 | 第51-53页 |
| ·Yale 人脸数据库上的实验结果 | 第53-54页 |
| ·AR 人脸数据库上的实验结果 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 4 基于局部判别嵌入的增量学习方法 | 第57-73页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·相关工作简介 | 第57-58页 |
| ·局部判别子空间嵌入 | 第58-61页 |
| ·关系图的建立 | 第58-59页 |
| ·判别嵌入 | 第59-61页 |
| ·增量局部判别子空间嵌入 | 第61-65页 |
| ·关系图的更新 | 第61-62页 |
| ·增量判别嵌入 | 第62-65页 |
| ·理论分析和讨论 | 第65-66页 |
| ·算法分析 | 第65-66页 |
| ·计算复杂度分析 | 第66页 |
| ·实验结果和分析 | 第66-72页 |
| ·人脸数据库 | 第66-67页 |
| ·LDSE 的实验结果 | 第67-69页 |
| ·增量 LDSE 的实验结果 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 5 可自适应的边缘判别分析方法 | 第73-91页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·相关工作简介 | 第73-74页 |
| ·基于全局类间边缘的改进方法 | 第74-77页 |
| ·基于吸引排斥数据对的线性子空间学习 | 第77-80页 |
| ·自适应的局部边缘判别分析方法 | 第80-84页 |
| ·局部判别边缘的确定 | 第81-83页 |
| ·基于局部边缘子空间的判别分析 | 第83-84页 |
| ·实验与分析 | 第84-90页 |
| ·GCM 基因数据库上的实验结果 | 第84-85页 |
| ·COIL-20 对象数据集上的实验结果 | 第85-87页 |
| ·AR 人脸数据集上的实验结果 | 第87-88页 |
| ·CMU PIE 人脸数据集上的实验结果 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 6 基于非负矩阵因子的信息理论学习 | 第91-109页 |
| ·引言 | 第91-92页 |
| ·相关工作简介 | 第92-93页 |
| ·信息理论学习 | 第93-95页 |
| ·互信息 | 第93-94页 |
| ·基于 Parzen 窗的 Renyi 熵 | 第94-95页 |
| ·NMF 中的信息理论学习 | 第95-102页 |
| ·提取 NMF 中的信息成分 | 第95-96页 |
| ·针对子问题的共轨梯度方法 | 第96-100页 |
| ·改进的线性搜索方法 | 第100-101页 |
| ·终止条件 | 第101-102页 |
| ·实验与分析 | 第102-108页 |
| ·参数初始化 | 第102页 |
| ·ALOI 数据集上的实验结果 | 第102-103页 |
| ·ORL 数据集上的实验结果 | 第103-105页 |
| ·Yale B 数据集上的实验结果 | 第105-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 7 总结与展望 | 第109-112页 |
| ·本文主要工作及创新点 | 第109-110页 |
| ·后续研究工作展望 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-123页 |
| 附录 | 第123页 |