张量分解及其在动态纹理中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状与进展 | 第11-15页 |
| ·张量分析方法 | 第12-14页 |
| ·动态纹理方法 | 第14-15页 |
| ·本文工作 | 第15-16页 |
| ·本文结构 | 第16-18页 |
| 2 张量与张量分解 | 第18-28页 |
| ·张量及其基本运算 | 第18-23页 |
| ·张量概念 | 第18-21页 |
| ·张量基本运算 | 第21-22页 |
| ·张量的秩 | 第22-23页 |
| ·张量分解 | 第23-27页 |
| ·CP分解 | 第24-25页 |
| ·Tucker分解 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 动态纹理的张量模型 | 第28-38页 |
| ·线性动态纹理模型 | 第28-29页 |
| ·张量动态纹理模型 | 第29-30页 |
| ·张量动态纹理参数估计 | 第30-33页 |
| ·应用与实验 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 动态纹理的紧凑表示和编码 | 第38-52页 |
| ·紧凑表示的概念 | 第38页 |
| ·张量多次秩R分解紧凑表示方法 | 第38-42页 |
| ·在动态纹理编码中的应用 | 第42-46页 |
| ·算法终止准则 | 第43-44页 |
| ·数据重排策略 | 第44-45页 |
| ·量化与编码 | 第45页 |
| ·时间复杂度分析 | 第45-46页 |
| ·实验分析与结果 | 第46-51页 |
| ·与H.264/AVC的比较实验与结果 | 第46-49页 |
| ·与TROD算法的比较实验与结果 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 高阶张量分析在人群密度估计中的应用 | 第52-64页 |
| ·人群密度估计方法概述 | 第52-53页 |
| ·标准正交基张量 | 第53-55页 |
| ·基于张量主子空间特征的人群密度估计方法 | 第55-60页 |
| ·图像预处理 | 第55页 |
| ·基于张量主子空间投影的方法 | 第55-56页 |
| ·基于张量主子空间投影和支持向量机的方法 | 第56-59页 |
| ·时间复杂度分析 | 第59-60页 |
| ·实验分析与结果 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读博士学位期间科研成果 | 第76-77页 |
